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  • Produktbild: Rough Sets and Data Mining
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Rough Sets and Data Mining Analysis of Imprecise Data

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144,99 € UVP 164,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.11.1996

Abbildungen

XII, 436 p.

Herausgeber

T.Y. Lin + weitere

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

436

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,9 cm

Gewicht

840 g

Auflage

1997

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-7923-9807-3

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30.11.1996

Abbildungen

XII, 436 p.

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Springer Us

Seitenzahl

436

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,9 cm

Gewicht

840 g

Auflage

1997

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-7923-9807-3

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • I Expositions.- 1 Rough Sets.- 2 Data Mining: Trends in Research and Development.- 3 A Review of Rough Set Models.- 4 Rough Control: A Perspective.- II Applications.- 5 Machine Learning & Knowledge Acquisition, Rough Sets, and The English Semantic Code.- 6 Generation of Multiple Knowledge From Databases Basedon Rough Set Theory.- 7 Fuzzy Controllers:An Integrated Approach Based on Fuzzy Logic, Rough Sets, and Evolutionary Computing.- 8 Rough Real Functions and Rough Controllers.- 9 A Fusion of Rough Sets, Modified Rough Sets, and Genetic Algorithms For Hybrid Diagnostic Systems.- 10 Rough Sets As A Tool For Studying Attribute Dependencies in The Urinary Stones Treatment Data Set.- III Related Areas.- 11 Data Mining Using Attribute- Oriented Generalization and Information Reduction.- 12 Neighborhoods, Rough Sets, and Query Relaxation in Cooperative Answering.- 13 Resolving Queries Through Cooperation in Multi-Agent Systems.- 14 Synthesis of Decision Systems From Data Tables.- 15 Combination Of Rough and Fuzzy Sets Based on Alpha-Level Sets.- 16 Theories That Combine Many Equivalence and Subset Relations.- IV Generalization.- 17 Generalized Rough Sets in Contextual Spaces.- 18 Maintenance Of Reducts in The Variable Precision Rough Set Model.- 19 Probabilistic Rough Classifiers With Mixture Of Discrete and Continuous Attributes.- 20 Algebraic Formulation of Machine Learning Methods Based on Rough Sets, Matroid Theory, and Combinatorial Geometry.- 21 Topological Rough Algebras.