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.

在最后的一年里，我们扩大了研究范围，同时也出现了我们一开始没有预料到的重大进展。我们将分四个部分来讨论： 1. 多元粗糙的基本理论体系完成了基于关系数据库的符号、基本运算、与多模态逻辑的关系、理论性质、与可能性论的关系等的总结，并以英文学术期刊文章的形式发表。另外，多重粗糙集理论是聚类的延伸。事实证明，和这个概念有必然的关系。我们计划在未来发展这个理论，开拓粗糙集理论的新视野。我们在粗糙集理论国际会议 RSCTC 上展示了这项研究成果3.我们考虑了模糊邻域系统，它被定位为多粗糙集理论的扩展版本，并成功地将其与核数据分析方法联系起来。由此，核数据分析与核数据分析之间看似相关的关系。多重粗糙集被证实。人们逐渐认识到，这两个看似难以理解的系统是密切相关的，也为未来的理论和应用发展开辟了新的前景。 4.另一方面，对于风险分析的应用，有：虽然我们还没有达到这一点，但我们已经大致了解如何使用基于使用条件逻辑的方法的技术，因此我们希望尽快进行演示。如果我们将所有这些放在一起并进行自我评估可以看到，各方面的研究已经发表，虽然还没有实现，但这是一个探索性的研究。因此，既然基础部分已经完成了，我们认为是暂时的成功。另外，当我们想到原来没有计划的聚类和内核数据分析时，我们可以看到我们取得了比原计划大得多的成果。我们能够充分利用探索性研究的特点。将来，我们希望充分利用这项研究取得的成果。请注意，这项研究是在 ISME2006（2006 年 3 月）上发表的。纸质，优秀它获得了论文奖。