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Über das Werk

Incomlete Information System and Rough Set Theory (ISBN: 9783642259357) ist ein wegweisendes Werk, das die Schnittstelle zwischen unvollständigen Informationssystemen und der Rough-Set-Theorie auslotet. Die Arbeit eröffnet neue Sichtweisen darauf, wie unvollständige oder verrauschte Daten in robuste Entscheidungsprozesse überführt werden können und welche theoretischen Grundlagen die Fundamentales der Rough Set Theory liefern. Mit seiner klaren analytischen Struktur trägt das Buch dazu bei, einen historischen Bezugspunkt zu schaffen, der sowohl Forscherinnen und Forscher als auch Praktikerinnen und Praktiker bei der Modellierung von Informationssystemen in unsicheren Umgebungen unterstützt. (ISBN: 9783642259357)

Zusammenfassung

Der Band vereint fundierte theoretische Konzepte der Rough Set Theory mit pragmatischen Ansätzen zur Handhabung unvollständiger Informationen in Informationssystemen. Er führt in die Grundprinzipien der Rough Sets ein, erläutert Grenzbereiche von Indizes und Attribute-Reduktion und zeigt, wie Grenzkonzepte genutzt werden können, um Entscheidungsregeln aus unsauberen oder lückenhaften Datensätzen abzuleiten. Durch systematische Fallstudien und methodische Schritte wird aufgezeigt, wie man Informationssysteme robust modelliert, Wissen extrahiert und sinnvolle Schlussfolgerungen trotz Unvollständigkeit zieht. Das Buch dient als umfassender Leitfaden für Forscherinnen und Forscher, die theoretische Tiefe mit praktischer Anwendbarkeit verbinden möchten, und bietet eine nützliche Grundlage für weitere Forschung in der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz, Data Mining und Unsicherheitsmodellierung.

Über die Autoren

Xibei Yang und Jingyu Yang zeichnen sich durch eine fundierte Auseinandersetzung mit unvollständigen Informationen und Rough-Set-Methoden aus. Als zentrale Kräfte hinter dieser Veröffentlichung tragen sie maßgeblich zur Weiterentwicklung der theoretischen Fundierung sowie zur praxisnahen Anwendung in Informationssystemen bei. Ihre kollektive Expertise verbindet tiefgehende mathematische Konzepte mit konkreten Anwendungsfällen, wodurch das Werk sowohl akademische Ansprüche bedient als auch praktische Lösungsansätze anbietet.

Kurz gefasst

Incomplete Information System and Rough Set Theory bietet eine sorgfältig konzipierte Brücke zwischen Theorie und Praxis: Es analysiert, wie man mit unvollständigen Daten robuste Entscheidungen trifft und welche Rolle Rough Sets dabei spielen. Das Buch ist eine wertvolle Orientierung für alle, die sich mit unsicheren Informationssystemen beschäftigen und dabei klare methodische Wege suchen.

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Incomplete Information System and Rough Set Theory : Models and Attribute Reductions - Tai-hoon Kim
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Incomplete Information System and Rough Set Theory : Models and Attribute Reductions - neues Buch

ISBN: 9783642259357

"Incomplete Information System and Rough Set Theory: Models and Attribute Reductions" covers theoretical study of generalizations of rough set model in various incomplete information syst… Mehr…

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Incomplete Information System and Rough Set Theory - neues Buch

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This study of the theory of generalizations of rough-set models in incomplete information systems discusses not only the regular attributes but also the criteria in these systems, and pre… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Incomplete Information System and Rough Set Theory
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

9783642259357

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Über das Werk

Incomlete Information System and Rough Set Theory (ISBN: 9783642259357) ist ein wegweisendes Werk, das die Schnittstelle zwischen unvollständigen Informationssystemen und der Rough-Set-Theorie auslotet. Die Arbeit eröffnet neue Sichtweisen darauf, wie unvollständige oder verrauschte Daten in robuste Entscheidungsprozesse überführt werden können und welche theoretischen Grundlagen die Fundamentales der Rough Set Theory liefern. Mit seiner klaren analytischen Struktur trägt das Buch dazu bei, einen historischen Bezugspunkt zu schaffen, der sowohl Forscherinnen und Forscher als auch Praktikerinnen und Praktiker bei der Modellierung von Informationssystemen in unsicheren Umgebungen unterstützt. (ISBN: 9783642259357)

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Der Band vereint fundierte theoretische Konzepte der Rough Set Theory mit pragmatischen Ansätzen zur Handhabung unvollständiger Informationen in Informationssystemen. Er führt in die Grundprinzipien der Rough Sets ein, erläutert Grenzbereiche von Indizes und Attribute-Reduktion und zeigt, wie Grenzkonzepte genutzt werden können, um Entscheidungsregeln aus unsauberen oder lückenhaften Datensätzen abzuleiten. Durch systematische Fallstudien und methodische Schritte wird aufgezeigt, wie man Informationssysteme robust modelliert, Wissen extrahiert und sinnvolle Schlussfolgerungen trotz Unvollständigkeit zieht. Das Buch dient als umfassender Leitfaden für Forscherinnen und Forscher, die theoretische Tiefe mit praktischer Anwendbarkeit verbinden möchten, und bietet eine nützliche Grundlage für weitere Forschung in der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz, Data Mining und Unsicherheitsmodellierung.

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Xibei Yang und Jingyu Yang zeichnen sich durch eine fundierte Auseinandersetzung mit unvollständigen Informationen und Rough-Set-Methoden aus. Als zentrale Kräfte hinter dieser Veröffentlichung tragen sie maßgeblich zur Weiterentwicklung der theoretischen Fundierung sowie zur praxisnahen Anwendung in Informationssystemen bei. Ihre kollektive Expertise verbindet tiefgehende mathematische Konzepte mit konkreten Anwendungsfällen, wodurch das Werk sowohl akademische Ansprüche bedient als auch praktische Lösungsansätze anbietet.

Kurz gefasst

Incomplete Information System and Rough Set Theory bietet eine sorgfältig konzipierte Brücke zwischen Theorie und Praxis: Es analysiert, wie man mit unvollständigen Daten robuste Entscheidungen trifft und welche Rolle Rough Sets dabei spielen. Das Buch ist eine wertvolle Orientierung für alle, die sich mit unsicheren Informationssystemen beschäftigen und dabei klare methodische Wege suchen.

Detailangaben zum Buch - Incomplete Information System and Rough Set Theory


EAN (ISBN-13): 9783642259357
ISBN (ISBN-10): 3642259359
Erscheinungsjahr: 2012
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg
225 Seiten
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2012-03-02T23:21:17+01:00 (Vienna)
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ISBN/EAN: 9783642259357

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-25935-9, 978-3-642-25935-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: yang jingyu, yan, tai tai, herbert jodlbauer
Titel des Buches: information incomplete, set theory, information theory for system

Daten vom Verlag:

Autor/in: Xibei Yang
Titel: Computer Science; Computer Science (R0); Incomplete Information System and Rough Set Theory - Models and Attribute Reductions
Verlag: Springer; Springer Berlin
232 Seiten
Erscheinungsjahr: 2012-12-15
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Englisch
99,00 € (DE)

EA; E107; Web PDF; Nonbooks, PBS / Informatik, EDV/Informatik; Data Mining; Verstehen; Attribute Reduction; Dominance-based Rough Set; Incomplete Information System; Rough Set; SCIPRESS; Data Mining and Knowledge Discovery; Models of Computation; Artificial Intelligence; Database Management; Formal Languages and Automata Theory; Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme; Theoretische Informatik; Künstliche Intelligenz; Datenbanken; BB

Part 1 Rough Sets in Complete Information System.- Indiscernibility Relation Based Rough Sets.- Dominance-based Rough Set Approach.- Part 2 Incomplete Information System with Unknown Values.- Generalized Binary Relations Based Rough sets.- Neighborhood Systems and Rough Sets.- Dominance-based Rough Set in incomplete system with “do not care” unknown values.- Dominance-based Rough Set in incomplete system with lost unknown values.- Rough Sets in Generalized Incomplete Information System.- Part 3 Set-valued And Interval-valued Information Systems.- Rough Sets And Dominance-based Rough Sets in Set-valued Information System.- Rough Sets And Dominance-based Rough Sets in Interval-valued Information System.
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