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Rough Set Theory: A True Landmark in Data Analysis - edizione con copertina flessibile

2010, ISBN: 3642100627

[EAN: 9783642100628], Neubuch, [SC: 0.0], [PU: Springer Berlin Heidelberg], COMPUTATIONALINTELLIGENCE; COMPUTER-AIDEDDESIGN(CAD); EVOLUTION; FUZZY; ROUGHSETRESEARCH; ALGORITHMS; CLASSIFIC… Altro …

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ISBN: 9783642100628

Along the years, rough set theory has earned a well-deserved reputation as a sound methodology for dealing with imperfect knowledge in a simple though mathematically sound way. This edite… Altro …

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2010

ISBN: 3642100627

edizione con copertina rigida

Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2009 Kartoniert / Broschiert Computer-Aided Design (CAD), Künstliche Intelligenz, ComputationalIntelligence; computer-aideddesign(CAD); evolution;… Altro …

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2010, ISBN: 3642100627

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Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2009 Kartoniert / Broschiert, mit Schutzumschlag neu, [PU:Springer Berlin Heidelberg; Springer Berlin]

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2009, ISBN: 3642100627

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Rough Set Theory: A True Landmark in Data Analysis ab 208.49 € als Taschenbuch: Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2009. Aus dem Bereich: Bücher, Ratgeber, Computer & Internet, Spring… Altro …

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Dati bibliografici del miglior libro corrispondente

Dettagli del libro
Rough Set Theory by Ajith Abraham Paperback | Indigo Chapters
Autore:
Titolo:
ISBN:

9783642100628


Along the years, rough set theory has earned a well-deserved reputation as a sound methodology for dealing with imperfect knowledge in a simple though mathematically sound way. This edited volume aims at continue stressing the benefits of applying rough sets in many real-life situations while still keeping an eye on topological aspects of the theory as well as strengthening its linkage with other soft computing paradigms. The volume comprises 11 chapters and is organized into three parts. Part 1 deals with theoretical contributions while Parts 2 and 3 focus on several real world data mining applications. Chapters authored by pioneers were selected on the basis of fundamental ideas/concepts rather than the thoroughness of techniques deployed. Academics, scientists as well as engineers working in the rough set, computational intelligence, soft computing and data mining research area will find the comprehensive coverage of this book invaluable.

Informazioni dettagliate del libro - Rough Set Theory by Ajith Abraham Paperback | Indigo Chapters


EAN (ISBN-13): 9783642100628
ISBN (ISBN-10): 3642100627
Copertina rigida
Copertina flessibile
Anno di pubblicazione: 2010
Editore: Ajith Abraham
340 Pagine
Peso: 0,515 kg
Lingua: eng/Englisch

Libro nella banca dati dal 2011-05-04T22:15:30+02:00 (Zurich)
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ISBN/EAN: 9783642100628

ISBN - Stili di scrittura alternativi:
3-642-10062-7, 978-3-642-10062-8
Stili di scrittura alternativi e concetti di ricerca simili:
Autore del libro : abraham, rafael, falcon, bello
Titolo del libro: set theory, true

Dati dell'editore

Autore: Ajith Abraham; Rafael Falcón; Rafael Bello
Titolo: Studies in Computational Intelligence; Rough Set Theory: A True Landmark in Data Analysis
Editore: Springer; Springer Berlin
324 Pagine
Anno di pubblicazione: 2010-10-28
Berlin; Heidelberg; DE
Stampato / Fatto in
Lingua: Inglese
160,49 € (DE)
164,99 € (AT)
177,00 CHF (CH)
POD
XVI, 324 p.

BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Anwendungs-Software; Computer-Aided Design (CAD); Verstehen; Computational Intelligence; Computer-Aided Design (CAD); Evolution; Fuzzy; Rough Set Research; algorithms; classification; data mining; evolutionary computation; genetic algorithms; heuristics; intelligence; knowledge; knowledge-based system; Computer-Aided Engineering (CAD, CAE) and Design; Mathematical and Computational Engineering Applications; Artificial Intelligence; Mathematik für Ingenieure; Künstliche Intelligenz; BB

Theoretical Contributions to Rough Set Theory.- Rough Sets on Fuzzy Approximation Spaces and Intuitionistic Fuzzy Approximation Spaces.- Categorical Innovations for Rough Sets.- Granular Structures and Approximations in Rough Sets and Knowledge Spaces.- On Approximation of Classifications, Rough Equalities and Rough Equivalences.- Rough Set Data Mining Activities.- Rough Clustering with Partial Supervision.- A Generic Scheme for Generating Prediction Rules Using Rough Sets.- Rough Web Caching.- Software Defect Classification: A Comparative Study of Rough-Neuro-fuzzy Hybrid Approaches with Linear and Non-linear SVMs.- Rough Hybrid Models to Classification and Attribute Reduction.- Rough Sets and Evolutionary Computation to Solve the Feature Selection Problem.- Nature Inspired Population-Based Heuristics for Rough Set Reduction.- Developing a Knowledge-Based System Using Rough Set Theory and Genetic Algorithms for Substation Fault Diagnosis.
Reports recent research results in rough set research Includes supplementary material: sn.pub/extras

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