出版社内容情報
「ラフ集合理論」の理論的基礎を解説。②では、「ラフ集合」の論理的特徴付けや、他の理論を含んだアプローチを解説。
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4章 「ラフ集合」の論理的特徴付け(代数的アプローチ;様相論理アプローチ;「グレード様相論理」「確率様相論理」と「ラフ集合」;「ネルソン代数」と「ラフ集合」;3値論理と「ラフ集合」;ラフ集合論理;知識推論論理;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(演繹、帰納、アブダクション;測度ベース意味論;推論の一般的枠組み;非単調推論;推論の背景知識)
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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