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Erschienen in:
Advances in Rough and Soft Clustering: Meta-Clustering, Dynamic Clustering, Data-Stream Clustering Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Rough Sets by Indiscernibility Relations in Data Sets Containing Possibilistic Information

verfasst von : Michinori Nakata, Hiroshi Sakai

Erschienen in: Rough Sets

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Under data sets containing possibilistic information, rough sets are described by directly using indiscernibility relations. First, we give rough sets based on indiscernibility relations under complete information. Second, we address rough sets by applying possible world semantics to data sets with possibilistic information. The rough sets are used as a correctness criterion of approaches extended to deal with possibilistic information. Third, we extend the approach based on indiscernibility relations to handle data sets with possibilistic information. Rough sets in this extension creates the same results as ones obtained under possible world semantics. This gives justification to our extension.

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Fußnoten
1
It is possible to use another condition. For example, \(a_{i}(o) \approx a_{i}(o')\) that means \(a_{i}(o)\) and \(a_{i}(o')\) are similar. In this case, \(R_{a_{i}}\) is reflexive and symmetric, but not transitive.
 
2
\(\chi _{R_{a_{i}}}(o,o')\) is an abbreviation of \(\chi _{R_{a_{i}}}((o,o') )\).
 
Literatur
1.
Abiteboul, S., Hull, R., Vianu, V.: Foundations of Databases. Addison-Wesley Publishing Company, Boston (1995)MATH
2.
Bosc, P., Duval, L., Pivert, O.: An initial approach to the evaluation of possibilistic queries addressed to possibilistic databases. Fuzzy Sets Syst. 140, 151–166 (2003)MathSciNetCrossRefMATH
3.
Couso, I., Dubois, F.: Rough sets, coverings and incomplete information. Fundamenta Informaticae 108(3–4), 223–347 (2011)MathSciNetMATH
4.
Dubois, D., Prade, H.: Rough fuzzy sets and fuzzy rough sets. Int. J. Gen. Syst. 17, 191–209 (1990)CrossRefMATH
5.
6.
Lipski, W.: On semantics issues connected with incomplete information databases. ACM Trans. Database Syst. 4, 262–296 (1979)CrossRef
7.
Nakata, M., Sakai, H.: Lower and upper approximations in data tables containing possibilistic information. In: Peters, J.F., Skowron, A., Marek, V.W., Orłowska, E., Słowiński, R., Ziarko, W. (eds.) Transactions on Rough Sets VII. LNCS, vol. 4400, pp. 170–189. Springer, Heidelberg (2007). doi:10.​1007/​978-3-540-71663-1_​11 CrossRef
8.
Nakata, M., Sakai, H.: Rule induction based on rough sets from information tables containing possibilistic information. In: Proceedings of the 2013 Joint IFSA World Congress and NAFIPS Annual Meeting (IFSA/NAFIPS), pp. 91–96. IEEE Press (2013)
9.
10.
Nakata, M., Sakai, H.: An approach based on rough sets to possibilistic information. In: Laurent, A., Strauss, O., Bouchon-Meunier, B., Yager, R.R. (eds.) Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. CCIS, vol. 444, pp. 61–70. Springer, Cham (2014)
11.
Nakata, M., Sakai, H.: Rule induction based on rough sets from possibilistic information under Lipski’s approach. In: Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Granular Computing (GrC), pp. 218–223. IEEE Computer Society (2014)
12.
13.
14.
15.
16.
Słowiński, R., Stefanowski, J.: Rough classification in incomplete information systems. Math. Comput. Modell. 12, 1347–1357 (1989)CrossRef
17.
Zadeh, L.A.: The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning I. Inf. Sci. 8, 199–249 (1975)MathSciNetCrossRefMATH
18.
Zadeh, L.A.: The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning II. Inf. Sci. 8, 301–357 (1975)MathSciNetCrossRefMATH
19.
Zadeh, L.A.: The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning III. Inf. Sci. 9, 43–80 (1975)MathSciNetCrossRefMATH
20.
21.
Zimányi, E., Pirotte, A.: Imperfect information in relational databases. In: Motro, A., Smets, P. (eds.) Uncertainty Management in Information Systems: From Needs to Solutions, pp. 35-87. Kluwer Academic Publishers (1997)
Metadaten
Titel
Rough Sets by Indiscernibility Relations in Data Sets Containing Possibilistic Information
verfasst von
Michinori Nakata
Hiroshi Sakai
Copyright-Jahr
2016
Buch
Rough Sets

Print ISBN: 978-3-319-47159-4

Electronic ISBN: 978-3-319-47160-0

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-47160-0_17