Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko- správní

Univerzita Pardubice

Zaměstnanci
|
Studenti
English

Publikace detail

Information System Analysis based on Rough Sets (THESES OF THE DISSERTATION)

Autoři: Jirava Pavel

Rok: 2007

Druh publikace: odborná kniha

Název nakladatele: Univerzita Pardubice

Místo vydání: Pardubice

Strana od-do: nestránkováno

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Analýza informačního systému pomocí rough množin (Teze disertační práce)	Předložená disertační práce pojednává o možnostech využití teorie rough množin pro analýzu neurčitých dat v informačním systému, který je reprezentován informační nebo rozhodovací tabulkou. Zabývá se analýzou informačních systémů, syntetizuje a analyzuje navrhnutý hybridní rough-fuzzy model klasifikátoru s využitím realizovaného softwarového nástroje Rough Sets Toolbox. Teorie rough množin, která je nosnou pro tuto práci, vychází z výzkumu logických vlastností informačních systémů a neurčitost je v ní vyjádřena hraničním regionem. Každý zkoumaný objekt je spojen s konkrétní informací, s konkrétními daty. Objekty, které jsou charakterizované stejnými informacemi jsou od sebe vzájemně nerozlišitelné z pohledu dostupných informací. Toto je vyjadřováno v teorii rough množin pomocí relací nerozlišitelnosti. Práce shrnuje a interpretuje současný stav zkoumané problematiky a metody vhodné pro analýzu informačního systému. Navazuje moderními metodami pro práci s neurčitými daty, pro hodnocení informačních systémů, pro generování pravidel a následnou klasifikaci. Navržené algoritmy a hybridní rough-fuzzy model klasifikátoru jsou realizovány v MATLABu, testovány na více datových souborech a porovnány s jinými, již známými metodami.	informační systém;rozhodovací tabulka;teorie rough množin;teorie fuzzy množin;funkce příslušnosti;data mining;klasifikace;generování pravidel;rough-fuzzy hybridní model;neurčitost
eng	Information System Analysis based on Rough Sets (THESES OF THE DISSERTATION)	The submitted thesis focuses on the models proposals and rough sets theory application for information system analysis, and the contiguous possibilities of the uncertain and missing data processing in them. It seems to be effective and up-to-date to tackle this problem using the theory of rough sets and a hybrid approach combining rough sets and fuzzy sets, both belonging to the field of the computational intelligence research. The rough sets theory which is the backbone of this thesis is based on the research of information system logical properties, and uncertainty in it is expressed by a boundary region. Every investigated object is connected to a specific piece of information, to specific data. The objects which are characterized by the same pieces of information are mutually undistinguishable from the point of view of the accessible pieces of information. This is expressed in the rough sets theory by the indistinguishableness relations. The thesis summarizes and explicates the status quo of the investigated problem and the methods suitable for information system analysis. Further, it deals with up-to-date methods for uncertain data operating, for information system evaluation, for rules generating and the consequent classification. The proposed algorithms and hybrid rough-fuzzy classifier model are carried out in MATLAB, and tested on more data files, and compared to others, already known methods.	Information System;Decision Table;Rough Sets Theory;Fuzzy Sets Theory;Membership Function;Data Mining;Classification;Rules Generation;Rough-Fuzzy Hybrid Model;Uncertainty.