出版社内容情報
不確実な粗い情報をモデル化する、「ラフ集合理論」の理論的基礎を解説する。①では「概要」と「理論的基礎」に加え、「ラフ集合理論」の基礎と関連する「非古典論理」を解説。
内容説明
「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。
目次
第１章 序論（ラフ集合理論；歴史；応用）
第２章 ラフ集合理論の基礎（パブラックの理論；「可変精度」ラフ集合モデル；関連理論；形式概念解析；デシジョン論理；知識縮約；知識表現；デンジョン・テーブル）
第３章 非古典論理（様相論理；多値論理；直観主義論理；パラコンシステント論理）
著者等紹介
赤間世紀［アカマセイキ］
１９８４年東京理科大学理工学部経営工学科卒業。富士通（株）入社。１９９０年工学博士（慶應義塾大学）。１９９３～２００６年帝京平成大学情報システム学科講師。２００６年～シー・リパブリックアドバイザー。２００８～２０１０年筑波大学大学院システム情報工学研究科客員教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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