Rough SetโBased Classification Systems
Robert K. Nowicki
เจฆเจธเฉฐ 2018 ยท Studies in Computational Intelligence เจเจฟเจคเจพเจฌ 802 ยท Springer
เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ
188
เจชเฉฐเจจเฉ
reportเจฐเฉเจเจฟเฉฐเจเจพเจ เจ
เจคเฉ เจธเจฎเฉเจเจฟเจเจตเจพเจ เจฆเฉ เจชเฉเจธเจผเจเฉ เจจเจนเฉเจ เจเฉเจคเฉ เจเจ เจนเฉ ย เจนเฉเจฐ เจเจพเจฃเฉ
เจเจธ เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ เจฌเจพเจฐเฉ
This book demonstrates an original concept for implementing the rough set theory in the construction of decision-making systems. It addresses three types of decisions, including those in which the information or input data is insufficient. Though decision-making and classification in cases with missing or inaccurate data is a common task, classical decision-making systems are not naturally adapted to it. One solution is to apply the rough set theory proposed by Prof. Pawlak.
The proposed classifiers are applied and tested in two configurations: The first is an iterative mode in which a single classification system requests completion of the input data until an unequivocal decision (classification) is obtained. It allows us to start classification processes using very limited input data and supplementing it only as needed, which limits the cost of obtaining data. The second configuration is an ensemble mode in which several rough set-based classification systems achieve the unequivocal decision collectively, even though the systems cannot separately deliver such results.
The proposed classifiers are applied and tested in two configurations: The first is an iterative mode in which a single classification system requests completion of the input data until an unequivocal decision (classification) is obtained. It allows us to start classification processes using very limited input data and supplementing it only as needed, which limits the cost of obtaining data. The second configuration is an ensemble mode in which several rough set-based classification systems achieve the unequivocal decision collectively, even though the systems cannot separately deliver such results.
เจเจธ เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ เจจเฉเฉฐ เจฐเฉเจ เจเจฐเฉ
เจเจชเจฃเฉ เจตเจฟเจเจพเจฐ เจฆเฉฑเจธเฉ
เจชเฉเฉเจนเจจ เจธเฉฐเจฌเฉฐเจงเฉ เจเจพเจฃเจเจพเจฐเฉ
เจธเจฎเจพเจฐเจเจซเจผเฉเจจ เจ
เจคเฉ เจเฉเจฌเจฒเฉเฉฑเจ
Google Play Books เจเจช เจจเฉเฉฐ Android เจ
เจคเฉ iPad/iPhone เจฒเจ เจธเจฅเจพเจชเจค เจเจฐเฉเฅค เจเจน เจคเฉเจนเจพเจกเฉ เจเจพเจคเฉ เจจเจพเจฒ เจธเจตเฉเจเจฒเจฟเจค เจคเฉเจฐ 'เจคเฉ เจธเจฟเฉฐเจ เจเจฐเจฆเฉ เจนเฉ เจ
เจคเฉ เจคเฉเจนเจพเจจเฉเฉฐ เจเจฟเจคเฉเจ เจตเฉ เจเจจเจฒเจพเจเจจ เจเจพเจ เจเจซเจผเจฒเจพเจเจจ เจชเฉเฉเจนเจจ เจฆเจฟเฉฐเจฆเฉ เจนเฉเฅค
เจฒเฉเจชเจเจพเจช เจ
เจคเฉ เจเฉฐเจชเจฟเจเจเจฐ
เจคเฉเจธเฉเจ เจเจชเจฃเฉ เจเฉฐเจชเจฟเจเจเจฐ เจฆเจพ เจตเฉเฉฑเจฌ เจฌเฉเจฐเจพเจเจเจผเจฐ เจตเจฐเจคเจฆเฉ เจนเฉเจ Google Play 'เจคเฉ เจเจฐเฉเจฆเฉเจเจ เจเจเจเจ เจเจกเฉเจ-เจเจฟเจคเจพเจฌเจพเจ เจธเฉเจฃ เจธเจเจฆเฉ เจนเฉเฅค
eReaders เจ
เจคเฉ เจนเฉเจฐ เจกเฉเจตเจพเจเจธเจพเจ
e-ink เจกเฉเจตเจพเจเจธเจพเจ 'เจคเฉ เจชเฉเฉเจนเจจ เจฒเจ เจเจฟเจตเฉเจ Kobo eReaders, เจคเฉเจนเจพเจจเฉเฉฐ เฉเจพเจเจฒ เจกเจพเจเจจเจฒเฉเจก เจเจฐเจจ เจ
เจคเฉ เจเจธเจจเฉเฉฐ เจเจชเจฃเฉ เจกเฉเจตเจพเจเจธ 'เจคเฉ เจเฉเจฐเจพเจเจธเจซเจฐ เจเจฐเจจ เจฆเฉ เจฒเฉเฉ เจนเฉเจตเฉเจเฉเฅค เจธเจฎเจฐเจฅเจฟเจค eReaders 'เจคเฉ เฉเจพเจเจฒเจพเจ เจเฉเจฐเจพเจเจธเจซเจฐ เจเจฐเจจ เจฒเจ เจตเฉเจฐเจตเฉ เจธเจนเจฟเจค เจฎเจฆเจฆ เจเฉเจเจฆเจฐ เจนเจฟเจฆเจพเจเจคเจพเจ เจฆเฉ เจชเจพเจฒเจฃเจพ เจเจฐเฉเฅค
