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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2
“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  248ページ 定価 \2,530(本体 \2,300)
   ISBN978-4-7775-2094-7 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4章 「ラフ集合」の論理的特徴付け

[4.1] 代数的アプローチ

[4.2] 様相論理アプローチ

[4.3] 「グレード様相論理」「確率様相論理」と「ラフ集合」

[4.4] 「ネルソン代数」と「ラフ集合」

[4.5] 3値論理と「ラフ集合」

[4.6] ラフ集合論理

[4.7] 知識推論論理

[4.8] 知識表現論理

 

第5章 「推論」の「グラニュラリティ・ベース」の枠組み

[5.1] 演繹、帰納、アブダクション

[5.2] 測度ベース意味論

[5.3] 推論の一般的枠組み

[5.4] 非単調推論

[5.5] 推論の背景知識

 

 

第1巻の内容

第1章 序論

第2章 ラフ集合理論の基礎

第3章 非古典論理

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