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“あいまいな現象”を2つの近似値で捉える
「ラフ集合理論」入門1
“粗い情報”の理論と推論への応用
赤間 世紀 著
2019年11月26日発売   A5判  256ページ 定価 \2,530(本体 \2,300)
   ISBN978-4-7775-2093-0 C3004 \2300E
「ラフ集合理論」は、ポーランドのパブラック (Zdzislaw I. Pawlak) が、粗い情報をモデル化するものとして提案しました。(1982年)
その後、さまざまな分野に応用されるようになり、「ファジー集合理論」と並ぶ重要な理論として認識されています。
本書は、「ラフ集合理論」の理論的基礎を解説し、人間の知能をコンピュータで扱う「人工知能」(Artificial Intelligence, AI) などで研究されている「推論」の一般的枠組みを示します。
■ 主な内容 ■

第1章 序論

[1.1] ラフ集合理論

[1.2] 歴史

[1.3] 応用

 

第2章 ラフ集合理論の基礎

[2.1] パブラックの理論

[2.2] 「可変精度」ラフ集合モデル

[2.3] 関連理論

[2.4] 形式概念解析

[2.5] デシジョン論理

[2.6] 知識縮約

[2.7] 知識表現

[2.8] デシジョン・テーブル

 

第3章 非古典論理

[3.1] 様相論理

[3.2] 多値論理

[3.3] 直観主義論理

[3.4] パラコンシステント論理

 

第2巻の内容

第4章  「ラフ集合」の論理的特徴付け

第5章  「推論」の「グラニュラリティ・ベース」の枠組み

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