WEKO3
アイテム
ラフ集合を用いた観測データからの知識獲得手法について
http://hdl.handle.net/10112/00020369
http://hdl.handle.net/10112/00020369d3516812-7e9c-4349-a800-8bf564b4bec1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
KU-1100-19951030-03.pdf (1.7 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
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| 公開日 | 2020-07-09 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ラフ集合を用いた観測データからの知識獲得手法について | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| その他のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | Knowledge acquisition technique from the observation data with rough set theory. | |||||
| 著者 |
広兼, 道幸
× 広兼, 道幸 |
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| 著者別名 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 40275 | |||||
| 姓名 | Hirokane, Michiyuki | |||||
| 概要 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | In this studies, I describe about a fundamental general idea of rough set that attracted attention as foundations technology to treat the knowledge that can't be distinguished in observation data, and possibility of application of rough set in acquisition of experienced knowledge in observation data. And, I extract very small decision algorithm in observation data of collapse danger degree diagnosis of nature slope, and suggest a method to guide a rules using the result. At the same time, observation data include the case that contradiction is contained, and it is necessary to expel these observation data which contradicted when take down judgment. So, I show it using real observation data about a method to extract these contradiction. | |||||
| 書誌情報 |
情報研究 : 関西大学総合情報学部紀要 巻 2, p. 43-63, 発行日 1995-10-30 |
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| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 1341156X | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN10484636 | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 関西大学総合情報学部 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 関西大学 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Kansai University | |||||
