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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.4 No.2
발행연도
2004.9
수록면
205 - 210 (6page)

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This paper deals with rule extraction from data using rough set theory. We construct the rule base in a hierarchical granulation structure by applying core as a classification criteria at each level. When more than one core exist, the coverage is used for the selection of an appropriate one among them to increase the classification rate and accuracy. In Addition, a probabilistic approach is suggested so that the partially useful information included in inconsistent data can be contributed to knowledge reduction in order to decrease the effect of the uncertainty or vagueness of data. As a result, the proposed method yields more proper and efficient rule base in compatability and size. The simulation result shows that it gives a good performance in spite of very simple rules and short conditionals.
#rule extraction #inconsistent data #hierarchical granulation structure #coverage #probabilistic approach #rough set

목차

Abstract
1. Introduction
2. Summary of Rough Set Theory[2]
3. Extraction of Hierarchical Rules Using Cores
4. Probabilistic Processing of Inconsistent Data
5. Algorithm
6. Simulations
7. Conclusions
References

참고문헌 (19)

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[학술지(정기간행물)] - / 2000. / Data Mining google schola [학술지(정기간행물)] - / 1991. / Theoretical Aspects of Reasoning about Data google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999. / Pattern Recognition google schola [학술지(정기간행물)] - / 1998 / Efficient Data Mining for Path Traversal Patterns 10 (2) : 1998 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999. / Building Data Mining Applications for CRM google schola

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