マルチ・ラフ集合論によるリスク解析のための基礎理論の構築

使用多重粗糙集理论建立风险分析的基础理论

基本信息

批准号：
16650044
负责人：
宮本定明
金额：
$ 2.11万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2006
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16650044/
关键词：
ラフ集合多様相論理関係データベースリスク解析クラスタリングカーネルデータ解析可能性理論決定表ファジィ集合形式概念解析ガロワ結合マルチ集合ファジィマルチ集合マルチラフ集合様相論理一般化マルチ集合

项目摘要

最終年度については,これまでの研究を発展させると同時に,当初予想していなかった大きな発展があった.以下,4項目に分けて述べる.1.マルチ・ラフ集合論について,基本的な理論体系が完成した.関係データベースの記号をもとにした記法,基本演算,多様相論理との関係,理論的性質,可能性理論との関連などについてまとめ,英文学術誌論文として刊行した.2.新たに,マルチ・ラフ集合論がクラスタリングの拡張概念と必然的な関連性をもっていることが判明した.この理論は今後発展させ,ラフ集合論の新たな地平を開拓する予定である.ラフ集合論の国際会議RSCTCでこの研究成果について発表した.3.マルチ・ラフ集合論の拡張版として位置づけられるファジィ近傍システムを考察し,これをカーネルデータ解析の方法と関連付けることに成功した.このことによって,カーネルデータ解析とマルチ・ラフ集合という一見関連がないようにみえる二つの体系が密接に関係していることが明らかとなり,今後の理論・応用展開に新たな見通しができた.4.一方で,リスク解析への応用については,論文発表には未だ至っていないが,条件論理を用いた方法に基づく技法を利用するおおよその見通しが立っているため,近く発表したい.これらをまとめて自己評価すると,当初の見通しについては,すべての側面で研究発表には至っていないが,萌芽的研究であるため,基本的な部分が完成したことで,一応の成功と考えている.また,当初予定していなかった,クラスタリング,カーネルデータ解析について考えると,当初の予定よりもはるかに大きな成果を収めることができ,萌芽的研究の特性を十分に活かすことができた.今後,この研究で得られた成果を十分に活用していきたい.なお,本研究に関してISME2006(2006年3月)で発表した論文について,excellent paper awardを受賞している.

至于最后一年，在进行先前的研究时，最初没有预料的主要发展。在下面，我们将讨论四个类别：1。已经完成了一个多卢比集理论的基本理论系统。它总结了基于关系数据库，基本操作，与各种阶段逻辑，理论属性和可能性理论的关系中的符号，并作为英语文学期刊论文出版。 2。新的，多卢比集理论扩展了聚类。已经发现它与概念有着不可避免的联系。该理论将来将在未来发展，并将为粗糙集理论开发新的视野。我们在国际粗糙集理论RSCTC.3的国际会议上介绍了这一发现。我们检查了模糊的邻域系统，该系统被定位为多路集理论的扩展，并成功将它们与内核数据分析方法联系起来。这使我们可以看到内核数据分析与多路共集之间看似相关的关系。很明显，似乎与未来的理论和申请发展创建了两种似乎是密切关系的系统。因此，基础知识已经完成，我们认为这是表面上的成功。此外，当我们考虑最初没有计划的聚类和内核数据分析时，我们取得了比最初计划的要大得多的结果，并且我们已经能够充分利用发芽研究的特征。我们想充分利用将来从这项研究中获得的结果。关于在ISME 2006（2006年3月）上发表的论文，我们取得了良好的结果。他已获得纸质奖。