Herně teoretické hrubé sady - Game-theoretic rough sets

The hrubé sady lze použít k vyvolání třícestných rozhodnutí o klasifikaci. Pozitivní negativní a hraniční oblasti lze interpretovat jako oblasti rozhodnutí o přijetí, odmítnutí a odkladu. Pravděpodobnostní model hrubé množiny rozšiřuje konvenční hrubé množiny tím, že poskytuje efektivnější způsob klasifikace objektů. Hlavním výsledkem pravděpodobnostních hrubých množin je interpretace třícestných rozhodnutí pomocí dvojice pravděpodobnostních prahů. Herně teoretický hrubý model určuje a interpretuje požadované prahové hodnoty pomocí herně teoretického prostředí pro analýzu strategických situací mezi kritérii kooperativního nebo konfliktního rozhodování. Základní myšlenkou je implementace a hra pro zkoumání toho, jak se pravděpodobnostní prahy mohou změnit, aby se zlepšil hrubý základ rozhodování.[1][2][3][4][5]

Reference

  1. ^ N. Azam, J. T. Yao, Analýza nejistot pravděpodobných regionů s hrubou množinou pomocí herních teoretických sad, Mezinárodní žurnál přibližného uvažování, sv. 55, No.1, pp 142-155, 2014.
  2. ^ Y. Zhang, Optimizing Gini Coefficient of Probabilistic Rough Set Regions using Game-Theoretic Rough Sets, Proceeding of 26th Annual IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE'13), Regina, Canada, 5. – 8. Května 2013, str. 699 –702
  3. ^ J.P. Herbert, J.T. Yao, Game-theoretic Rough Sets, Fundamenta Informaticae, 108 (3–4): str. 267–286, 2011.
  4. ^ J.T. Yao, J.P. Herbert, Herně teoretický pohled na analýzu hrubých množin, 2008 International Forum on Knowledge Technology (IFKT'08), Chongqing, Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications, Vol. 20, č. 3, str. 291–298, 2008.
  5. ^ Y. Zhang, J.T. Yao, Rule Measures Tradeoff Using Game-theoretic Rough Sets, Proceedings of the International Conference on Brian Informatics (BI'12), Macau, China, Dec 4–7, 2012, Lecture Notes in Computer Science 7670, pp 348-359.