Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Rough Sets de Mengjun Hu

Rough Sets: Lecture Notes in Computer Science, cartea 14839

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: 62880 lei

Preț vechi: 78600 lei
-20%

Puncte Express: 943
Paperback (2) de la 48919 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 07-21 iulie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783031656644
ISBN-10: 3031656644
Pagini: 396
Ilustrații: X, 350 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 22 mm
Greutate: 0.6 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

.- Rough Set Models and Foundations.
.- Mapper-Based Rough Sets.
.- On Tolerance-based Rough Set Operators and Their Covering Generalizations.
.- Parametrized γ-Decision Valuation for Variable Precision Rough Set Model.
.- Rough Algebraic Semantics of Concepts in Distributed Cognition Perspective.
.- Description logic for rough concepts.
.- Rule Induction and Machine Learning.
.- Greedy Algorithm for Construction of Deterministic Decision Trees for Conventional Decision Tables from Closed Classes.
.- Study of Dependency Degree and Bayesian Networks for Conflict Scenarios.
.- Consideration of Detecting Data and Functional Dependency in Tabular Data with Missing Values by the Obtained Rules..
.- Distance-Based Fuzzy-Rough Sets and Their Application To The Classification Problem.
.- Dealing with Missing Values Meaning Unknown in Probabilistic Approximations.
.- On Complexity of Deterministic and Nondeterministic Decision Trees for Decision Tables with Many-valued Decisions from Closed Classes.
.- Simulating Functioning of Decision Trees for Tasks on Decision Rule Systems.
.- RIONIDA: A Novel Algorithm for Imbalanced Data Combining Instance-Based Learning and Rule Induction.
.- Granular Computing.
.- Information System in the Light of Interactive Granular Computing.
.- GBTWSVM: Granular-ball Twin Support Vector Machine.
.- Fuzzy Granular-balls based Spectral Clustering.
.- A Vector Is a Granule: A Novel Extension of the Variable Precision Rough Set Model.
.- Rough Set Applications.
.- Cross-Weighting Knowledge Distillation for Object Detection.
.- A Method of Multi-USV Reward Design Using Fuzzy Control.
.- Hyp-DAN: Hyperbolic Distance-aware Attention Networks.
.- Optimizing Rough Set Flow Graph Inference.
.- Multimodal Propaganda Detection in Memes with Tolerance-based Soft Computing Method.