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Incomplete Information System and Rough Set Theory - Models and Attribute Reductions

von Xibei Yang
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Xibei Yang Incomplete Information System and Rough Set Theory - Models and Attribute Reductions
Xibei Yang - Incomplete Information System and Rough Set Theory - Models and Attribute Reductions

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Beschreibung

"Incomplete Information System and Rough Set Theory: Models and Attribute Reductions" covers theoretical study of generalizations of rough set model in various incomplete information systems. It discusses not only the regular attributes but also the criteria in the incomplete information systems. Based on different types of rough set models, the book presents the practical approaches to compute several reducts in terms of these models. The book is intended for researchers and postgraduate students in machine learning, data mining and knowledge discovery, especially for those who are working in rough set theory, and granular computing.


Dr. Xibei Yang is a lecturer at the School of Computer Science and Engineering, Jiangsu University of Science and Technology, China; Jingyu Yang is a professor at the School of Computer Science, Nanjing University of Science and Technology, China.

Mitwirkende

Autor:
Xibei Yang
Jingyu Yang

Weitere Informationen

Anmerkung Illustrationen:
5 schwarz-weiße Abbildungen
Bemerkungen:

Considers not only the regular attributes but also the criteria in the incomplete information systems


Presents most of the important rough set models in the incomplete information systems


Addresses the practical approaches to compute reducts in terms of these models

Medientyp:
Buch gebunden
Verlag:
Springer Berlin
Sprache:
Englisch
Seitenanzahl:
232
Zusammenfassung:

This study of the theory of generalizations of rough-set models in incomplete information systems discusses not only the regular attributes but also the criteria in these systems, and presents practical approaches to computing a number of reducts.


Co-Verlag:
Science Press

Stammdaten

Produkttyp :
Buch Gebunden
Verpackungsabmessungen:
0.236 x 0.158 x 0.018 m; 0.481 kg
GTIN:
09783642259340
DUIN:
EJMS3QAS8B4
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