論文の概要: Three-way decision with incomplete information based on similarity and satisfiability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21421v1
• Date: Wed, 24 Dec 2025 20:52:41 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-29 12:03:11.448184
• Title: Three-way decision with incomplete information based on similarity and satisfiability
• Title（参考訳）: 類似性と満足度に基づく不完全情報を用いた3方向決定
• Authors: Junfang Luo, Mengjun Hu, Keyun Qin,
• Abstract要約: 不完全情報を用いた3方向決定に対する2つのアプローチを一般化する。 計算式を定式化するために、同値関係の一般化として、オブジェクトの類似度の新しい尺度を提案する。 概念的定式化のために、完全情報による満足度を定量的に一般化する手段として、公式の満足度尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1797787239802762
• License:
• Abstract: Three-way decision is widely applied with rough set theory to learn classification or decision rules. The approaches dealing with complete information are well established in the literature, including the two complementary computational and conceptual formulations. The computational formulation uses equivalence relations, and the conceptual formulation uses satisfiability of logic formulas. In this paper, based on a briefly review of these two formulations, we generalize both formulations into three-way decision with incomplete information that is more practical in real-world applications. For the computational formulation, we propose a new measure of similarity degree of objects as a generalization of equivalence relations. Based on it, we discuss two approaches to three-way decision using alpha-similarity classes and approximability of objects, respectively. For the conceptual formulation, we propose a measure of satisfiability degree of formulas as a quantitative generalization of satisfiability with complete information. Based on it, we study two approaches to three-way decision using alpha-meaning sets of formulas and confidence of formulas, respectively. While using similarity classes is a common method of analyzing incomplete information in the literature, the proposed concept of approximability and the two approaches in conceptual formulation point out new promising directions.
• Abstract（参考訳）: 3方向決定は、分類や決定規則を学ぶために粗いセット理論で広く適用されている。 完全な情報を扱うアプローチは2つの相補的な計算と概念的な定式化を含む文献でよく確立されている。 計算定式化は同値関係を使い、概念定式化は論理式の満足度を使用する。 本稿では、これらの2つの定式化の簡単なレビューに基づいて、現実の応用においてより実用的な不完全な情報を用いて、両者の定式化を3方向決定に一般化する。 計算式を定式化するために、同値関係の一般化として、オブジェクトの類似度の新しい尺度を提案する。 そこで我々は,α相似クラスとオブジェクトの近似性を用いた3方向決定の2つのアプローチについて論じる。 概念的定式化のために、完全情報による満足度を定量的に一般化する手段として、公式の満足度尺度を提案する。 そこで本研究では,α式集合と公式の信頼度を用いた3方向決定法について検討した。 類似度クラスは文献における不完全情報を解析する一般的な方法であるが、近似性の概念と概念定式化における2つのアプローチは、新しい有望な方向性を指摘する。

関連論文リスト

• Assessment of Uncertainty Quantification in Universal Differential Equations [1.374796982212312]
  普遍微分方程式(Universal Differential Equations、UDE)は、機械式とニューラルネットワークのような普遍関数近似器という形で、事前の知識を組み合わせるために用いられる。 本稿では,UDEに対する不確実性定量化(UQ)の形式化と,重要な頻繁性とベイズ法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T06:36:19Z)
• Ontology Completion with Natural Language Inference and Concept Embeddings: An Analysis [26.918368764004796]
  本研究では,特定のオントロジーから欠落する有能な知識の発見という課題を,よく研究された分類学拡張タスクの一般化として考察する。 1行の作業は、このタスクを自然言語推論(NLI)問題として扱い、不足した知識を特定するために言語モデルによって取得された知識に依存します。 別の研究の行では、概念埋め込みを使用して、カテゴリベースの帰納のための認知モデルからインスピレーションを得て、異なる概念が共通しているものを特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T21:46:35Z)
• Querying Triadic Concepts through Partial or Complete Matching of Triples [0.0]
  Inverted index を用いて三重項の部分的あるいは完全マッチングを通じて三重項概念を問合せする新しい手法を提案する。 私たちのソリューションは優れた効率を示すが、スケーラビリティの向上も強調しており、ビッグデータのシナリオに適しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T18:44:12Z)
• Enriching Disentanglement: From Logical Definitions to Quantitative Metrics [59.12308034729482]
  複雑なデータにおける説明的要素を遠ざけることは、データ効率の表現学習にとって有望なアプローチである。 論理的定義と量的指標の関連性を確立し, 理論的に根ざした絡み合いの指標を導出する。 本研究では,非交叉表現の異なる側面を分離することにより,提案手法の有効性を実証的に実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T08:22:23Z)
• Towards a Holistic Understanding of Mathematical Questions with Contrastive Pre-training [65.10741459705739]
  本稿では,数学的問題表現,すなわち QuesCo に対する対照的な事前学習手法を提案する。 まず、コンテンツレベルと構造レベルを含む2段階の質問強化を設計し、類似した目的で文字通り多様な質問ペアを生成する。 そこで我々は,知識概念の階層的情報を完全に活用するために,知識階層を意識したランク戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T14:23:29Z)
• The Statistical Complexity of Interactive Decision Making [126.04974881555094]
  複雑度尺度であるDecision-Estimation Coefficientは,サンプル効率のインタラクティブ学習に必要かつ十分であることが証明された。 統合アルゴリズム設計原則であるE2Dは、教師付き推定のための任意のアルゴリズムを、意思決定のためのオンラインアルゴリズムに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T02:53:44Z)
• Neuro-symbolic Architectures for Context Understanding [59.899606495602406]
  本稿では,データ駆動型アプローチと知識駆動型アプローチの強みを組み合わせたフレームワークとして,ハイブリッドAI手法を提案する。 具体的には、知識ベースを用いて深層ニューラルネットワークの学習過程を導く方法として、ニューロシンボリズムの概念を継承する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T15:04:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。