Rough Sets de Mengjun Hu

Rough Sets: Lecture Notes in Computer Science, cartea 14840

Editat de Mengjun Hu, Chris Cornelis, Yan Zhang, Pawan Lingras, Dominik ¿L¿Zak, Jingtao Yao

en Limba Engleză Paperback – 25 iul 2024

Ecosistemul metodologiilor de calcul granular și al teoriei mulțimilor brute (Rough Sets) este explorat în profunzime în acest al doilea volum dedicat conferinței IJCRS 2024. Remarcăm o concentrare masivă pe instrumente de analiză a datelor și pe modelul decizional în trei căi (Three-Way Decision), un cadru esențial pentru gestionarea incertitudinii în sistemele inteligente moderne. Lucrarea integrează biblioteci conceptuale de Soft Computing și Deep Learning, oferind soluții algoritmice pentru probleme complexe de clasificare și reducere a atributelor.

Dacă Rough Sets and Current Trends in Computing v-a oferit cadrul teoretic fundamental al acestui domeniu, acest volum coordonat de Mengjun Hu și Chris Cornelis oferă instrumentele practice și cele mai recente progrese în aplicabilitatea acestor teorii. Structura cărții urmărește o progresie logică: începe cu fundamentele decizionale, trece prin tehnici avansate de Data Analytics și culminează cu aplicații specifice în mineritul datelor de piață și agricultura inteligentă.

Analizând cuprinsul, observăm o atenție deosebită acordată 'Granular Approximations' și 'Cost-Performance Approximate Attribute Reduction', elemente critice pentru optimizarea performanței în procesarea volumelor mari de date. Credem că valoarea acestui volum rezidă în echilibrul dintre rigoarea matematică a modelelor Fuzzy și implementările practice în monitorizarea video prin satelit sau modelarea triunghiulară Mașină-Om-Guvern. Este o resursă tehnică ce reflectă stadiul actual al cercetării, fiind publicată în prestigioasa serie Lecture Notes in Computer Science de către Springer.

Citește tot Restrânge

Din seria Lecture Notes in Computer Science

Preț: 489^.19 lei

Preț vechi: 611^.49 lei
-20%

Puncte Express: 734

Carte disponibilă

Livrare economică 25 mai-08 iunie

Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!

Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783031656675
ISBN-10: 3031656679
Pagini: 348
Ilustrații: X, 340 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 19 mm
Greutate: 0.53 kg
Ediția:2024
Editura: Springer
Colecția Lecture Notes in Computer Science
Seria Lecture Notes in Computer Science

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare cercetătorilor și inginerilor de date care doresc să implementeze sisteme avansate de luare a deciziilor sub incertitudine. Cititorul câștigă acces la metodologii recente de reducere a atributelor și tehnici de calcul granular aplicabile în Deep Learning. Este un ghid practic esențial pentru oricine dorește să treacă de la teoria mulțimilor brute la aplicații industriale concrete.

Despre autor

Volumul este coordonat de un colectiv de experți internaționali de prestigiu, printre care se numără Mengjun Hu, Chris Cornelis și Pawan Lingras. Acești editori sunt recunoscuți în comunitatea academică pentru contribuțiile lor în domeniul inteligenței computaționale și al analizei datelor granulare. Experiența lor vastă în organizarea conferințelor internaționale de profil, precum IJCRS, garantează calitatea științifică a materialelor selectate, aceștia fiind piloni în dezvoltarea algoritmilor de tip Rough Sets și a sistemelor decizionale complexe.

Descriere scurtă

This two-volume set LNAI 14839-14840 constitutes the refereed proceedings of the International Joint Conference on Rough Sets, IJCRS 2024, held in Halifax, NS, Canada, during May 17–20, 2024.
The 43 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 56 submissions. They are organized in topical sections as follows:
Part I: Rough Set Models and Foundations; Rule Induction and Machine Learning; Granular Computing; and Rough Set Applications.
part II: Three-Way Decision and Rough Sets; Three-Way Decision in Data Analytics; Three-Way Decision in Broad Senses; Rental Market Data Mining; and Applications of Deep Learning and Soft Computing.

Cuprins

.- Three-Way Decision and Rough Sets.
.- The Visual Analysis of Three-way Decision based on Decision-theoretic Rough Set: A Perspective of Fusing Two-way Decision Pair.
.- Triangular Fuzzy Number Intuitionistic Fuzzy Covering Rough Sets and Applications to Decision Making.
.- Three-way Decision of Granular-ball Rough Sets based on Fuzziness.
.- Three-Way Decision in Data Analytics.
.- Three-way Cost-Performance Approximate Attribute Reduction.
.- Granular Approximations of Partially-Known Concepts.
.- Robust Online Satellite Video Object Tracking with Self-adoption Uncertainty.
.- Three-way Hybrid Sampling using Granular Balls for Imbalanced Classification.
.- Identifying Important Concepts in the Concept Lattice based on Concept Indices and Complex Network Analysis.
.- Result-fusion-based Temporal-spatial Composite Sequential Three-way Decisions.
.- Three-Way Decision in Broad Senses.
.- A Machine-People-Government Triangular Model of Smart Agriculture.
.- Three-way Bibliometrics Analytics for Supporting Literature Review.
.- Approximate Criterion Reduction in Multi-Criteria Trilevel Ranking Analysis.
.- New models of three-way conflict analysis based on decision-theoretic rough sets.
.- Three-way Conflict Analysis with Negative Feedback.
.- Rental Market Data Mining.
.- Estate 360: AI-Driven Centralized Real Estate Platform.
.- Housing Rental Information Management and Prediction System based on CatBoost Algorithm - a Case Study of Halifax Region.
.- A Novel Approach to Rental Market Analysis for Property Management Firms using Large Language Models and Machine Learning.
.- Applications of Deep Learning and Soft Computing.
.- Clinical Medical Test Decision-making of Liver Disease using Granular-ball Rough Set.
.- Lung Cancer Risk Prediction Model Trained with Multi-source Data.
.- Advancing ITS Applications with LLMs: A Survey on Traffic Management, Transportation Safety, and Autonomous Driving.
.- Automated Brain Tumor Classification with Deep Learning.