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17.06.2015 | Original Article | Ausgabe 5/2017

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 5/2017

Analysis of spatiotemporal data relationship using information granules

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 5/2017
Autoren:
Mingli Song, Wenqian Shang, Lidong Wang, Witold Pedrycz

Abstract

Data analysis especially data with space and time feature in a human-centric way requires interpretable representation of data. With this motivation, we present a granular way of data analysis in which the data and the relationships therein are described through a collection of sets or fuzzy sets (information granules). In this paper, data are described by semantically meaningful descriptors-information granules over the space and time domain. The design process is guided by information granulation and degranulation. Thus a performance index used to obtain the best combination of information granules becomes a crucial issue. The effectiveness of the algorithm is demonstrated by experiments on two kinds of synthetic data and data from Alberta agriculture website.

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