Extragerea structurii din colecții de date fuzzy: concepte metrice și consecințe algoritmice

dr. ing. Vasile Georgescu
Universitatea Craiova
e-mail: vgeo@central.ucv.ro

Rezumat: Abstragerea sensului din masa amortă a datelor de observaţie presupune elaborarea unor tehnici avansate, prin care să fie scoase la lumină structurile cognitive latente. Asemenea metode, de natură esențial inductivă, ilustrează faptul că statistica şi analiza datelor multidimensionale reprezintă: principalul contributor la dezvoltarea unor domenii importante ale inteligenţei atificiale, precum achiziția automată a cunoştinţelor. Scopul lucrării este să arate că explorarea universului semantic al datelor de observaţie şi evidenţierea structurilor cognitive, induse de acestea, pot fi complet şi unitar tranşate, în cadrul teoriei măsurii. Atenţia este focalizată asupra datelor codificate prin termeni fuzzy. Se definesC formal descriptorii şi se introduc conceptele metrice, care înzestrează în mod adecvat spaţiul variabilelor fuzzy evaluate, precum şi spaţiul indivizilor descrişi de astfel de variabile. Sunt explorate, de asemenea, consecințele algoritmice ale generalizărilor teoretice propuse, ce fac pe deplin posibilă extinderea analizei datelor multidimensionale (analiza componentelor principale, clasificarea automată, elaborarea modelelor grafice de asociere etc.) în context fuzzy.

Cuvinte cheie: structuri de date fuzzy, concept metrice, structuri cognitive latente, teoria măsurii.

Vizualizează articolul complet

COORDONATELE PENTRU CITAREA ACESTUI ARTICOL SUNT URMĂTOARELE:
Vasile Georgescu, Extragerea structurii din colecții de date fuzzy: concepte metrice și consecințe algoritmice, Revista Română de Informatică şi Automatică (Romanian Journal of Information Technology and Automatic Control), ISSN 1220-1758, vol. 10(3), pp. 22-29, 2000.