Методи видобування даних з баз нечітких знань

Автори: 
Сєдушев О. Ю., Буров Є. В.

The paper aims to study the fuzzy data mining techniques. The emphasis is put on an intelligent analysis of fuzzy knowledge bases and problems that arise. Most popular methods are described, their advantages and results obtained with their assistance are highlighted. Generalized use cases of such methods are given.

1. Han J. Data Mining: Concepts and Techniques / Han, J., Kamber, M., Pei, J. — Elsevier Inc., 3rd Edition, 2012. — 740 p.
2. Kruse R. Data Mining with Fuzzy Methods: Status and Perspectives / Kruse, R., Nauck, D., Borgelt, C. // Proceedings of the EUFIT’99, Aachen, Germany, 1999. — P. 488–495.
3. Hu Y. Finding Fuzzy Classification Rules using Data Mining Techniques / Hu, Y., Chen, R., Tzeng, G. // Pattern Recognition Letters, Vol. 24, 2003. — P. 509–519.
4. Ishibuchi H. Pattern Classification with Linguistic Rules / Ishibuchi, H., Nojima, Y. // Fuzzy Sets and Their Extensions: Representation, Aggregation and Models, Vol. 220, 2008. — P. 377–395.
5. Maimon O. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook / Maimon, O., Rokach, L. — Springer, 2nd Edition, 2010. — 1306 p.
6. Tang Y. Web-based Fuzzy Neural Networks for Stock Prediction / Tang, Y., Xu, F., Wan, X., Zhang, Y. // Proceedings of the 2nd International workshop on Intelligent Systems Design and Application, Atlanta, USA, 2002. — P. 169–174.
7. Fernandez S. Matrix Inference in Fuzzy Decision Trees / Fernandez, S., Lopez, C. // Proceedings of the Joint 4th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology, Barcelona, Spain, 2005. — P. 979-985.
8. Beynon M. Utilizing Fuzzy Decision Trees in Decision Making / Beynon, M. // Encyclopedia of Data Warehousing and Mining, 2nd Edition, 2008. — P. 2024–2030.
9. Liu X. Extraction of Fuzzy Rules from Fuzzy Decision Trees: An Axiomatic Fuzzy Sets Approach / Liu, X., Feng, X., Pedrycz, W. // Data and Knowledge Engineering, Vol. 84, 2013. — P. 1-25.
10. Chi Z. Fuzzy Algorithms: With Applications to Image Processing and Pattern Recognition / Chi, Z., Pham, T., Yan, H. // Advances in Fuzzy Systems — Applications and Theory, Vol. 10, 1996. — 240 p.
11. Hullermeier E. Fuzzy Methods for Machine Learning and Data Mining: State of the Art and Prospects / Hullermeier, E. // Fuzzy Sets and Their Extensions: Representation, Aggregation and Models, Vol. 220, 2008. — P. 357–377.
12. Agrawal R. Mining Generalized Association Rules / Agrawal, R., Srikant, R. // Proceedings of the 21st International Conference of Very Large Databases, Zurich, Switzerland, 1995. — P. 407–419.
13. Chen G. Overview of Fuzzy Associations Mining / Chen, G., Wei, Q., Kerre, E., Wets, G. // Proceedings of the 4th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, Jeju, Korea, 2003. — P. 209–214.
14. Delgado M. Fuzzy Association Rules: General Model and Applications / Delgado, M., Marin, N., Sanchez, D., Vila, MA. //
IEEE Transactions on Fuzzy Systems № 11 (2), 2003. — P. 214–225.
15. Суботін С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень: Навчальний
посібник / С. О. Суботін. — Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. — 341 с.
16. Magdalena L. A Fuzzy Logic Controller with Learning through the Evolution of its Knowledge Base / Magdalena, L., Monasterio-Huelin, F. // International Journal of Approximate Reasoning, Vol. 16 (3-4), 1997. — P. 335–358.
17. Michalewicz Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs / Michalewicz, Z. — Springer-Verlag, 1992. — 387 p.
18. Cordon H. Genetic Fuzzy Systems: Evolutionary Tuning and Learning of Fuzzy Knowledge Bases / Cordon, H., Herrera, F., Hoffmann, F., Magdalena, L. // Advances in Fuzzy Systems — Applications and Theory, Vol. 19, 2001. — 489 p.
19. Drobics M. Selecting the Optimal Rule Set Using a Bacterial Evolutionary Algorithm / Drobics, M., Botzheim, J., Adlassnig, K. // Proceedings of the 5th EUSFLAT Conference, Ostrava, Czech Republic, 2007. — P. 361–366.

Сєдушев О.Ю. Методи видобування даних з баз нечітких знань / О.Ю. Сєдушев, Є.В. Буров // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2014. – № 783 : Інформаційні системи та мережі. – С. 193–203. – Бібліографія: 19 назв.