Rozmyte metody inteligentnej interpretacji danych

Niewiadomski, A.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Rozmyte metody inteligentnej interpretacji danych

Autorzy

Niewiadomski A.

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

Pobierz

Identyfikatory

Warianty tytułu

Fuzzy methods of data intelligent interpretation

Języki publikacji

Abstrakty

Interpretowanie dużych ilości informacji gromadzonych w bazach danych jest bez wątpienia zadaniem, które winno być realizowane za pomocą technologii informacyjnych. W szczególności, jeśli wyniki interpretacji miałyby być przedstawione w formie powszechnie czytelnej, np. naturalnojęzykowej (tu ujętej jako sui generis alternatywa dla metod statystycznych), użycie metod sztucznej inteligencji, lub ściślej tzw. soft-computing, czyli "obliczeń miękkich" wydaje się zasadne. W niniejszej pracy skupiono się na metodach i algorytmach opartych o zbiory rozmyte. W procesie interpretacji danych wyróżniono dwa podprocesy: retranslację oraz podsumowywanie. Oba mają za zadanie dostarczyć użytkownikowi zapisanej lingwistycznie wiedzy o zgromadzonych danych liczbowych. Retranslacja dotyczy opisu cech i wartości pojedynczych obiektów. Podsumowywanie ma za zadanie generować słowne opisy zbiorów obiektów z uwzględnieniem ich liczności oraz posiadanych przez nie cech. Oryginalnym wkładem autora jest rozszerzenie metod retranslacji i podsumowań poprzez wykorzystanie interwałowych zbiorów rozmytych. Artykuł jest jednym z pierwszych polskojęzycznych opracowań w dziedzinie.

Interpretation of large amounts of data is, undoubtedly, the task which should be supported by information technologies. In particular, if the results of interpretation are to be presented in natural and commonly understood forms, e.g. linguistic, the use of artificial intelligence and soft-computing methods is worth considering. The methods presented in the paper are based on fuzzy sets and on their extension - interval-valued fuzzy sets. The process of data interpretation is not seen as a homogeneous one. It is divided into to subprocesses retranslation and summarization. Both are connected with sets of procedures which are to provide the user with linguistically formulated knowledge that comes from interpreted numerical information. The task of the retranslation is to describe properties of single objects in particular. Summarization lets us to generate compact textual messages that explain general properties of large sets of data. The original author's contribution is the application of interval-valued fuzzy sets in the processes described. The paper is a one of the very first Polish-language-publication in the domain.

Słowa kluczowe

interwałowe zbiory rozmyte interwałowe zmienne lingwistyczne i ich modyfikatory interwałowe kwantyfikatory rozmyte interwałowe lingwistyczne podsumowania baz danych

interval-valued fuzzy sets interval-valued linguistic variables and their modifiers interval-valued fuzzy quantifiers interval-valued linguistic summaries of databases

Wydawca

Wydawnictwa AGH

Czasopismo

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Rocznik

2006

Tom

T. 10, z. 3

Strony

543--558

Opis fizyczny

Bibliogr. 47 poz.

Twórcy

autor

Niewiadomski A.

Katedra Inżynierii Wiedzy i Inteligencji Komputerowej, Wyższa Szkoła Humanistyczno-Ekonomiczna w Łodzi
Instytut Informatyki, Politechnika Łódzka

Bibliografia

[1] Barwise J., Cooper R.: Generalized quantifiers and natural language. Linguistics and Philosophy,nr4, 1981, 159-219
[2] Chen C.-Y., Liu B.-D.: Linguistic hedges and fuzzy rule based systems. W: Accuracy Improvement in Linguistic Fuzzy Modelling, pod edycją Cassillas J., Cordon O., Herrera F., and Magdalena L. Physica-Verlag, c/o Springer-Verlag, Heidelberg, New York, 2003
[3] George R., Srikanth R.: Data summarization using genetic algorithms and fuzzy logic. W: Genetic Algorithms and Soft Computing, pod edycją Herrera F,.Verdegay J., Physica-Verlag, Heidelberg, 1996, 599-611
[4] Glockner I.: Advances in DFS theory. Technical report TR2000-01. University of Bielefeld, Technical Faculty, 2000
[5] Glockner I.: Branching of fuzzy quantifiers and multiple variable binding: An extension of DFS theory. Technical Report TR2002-08. University of Bielefeld, Technical Faculty, 2002
[6] Glockner I., Knoll A.: A formal theory of fuzzy natural language quantification and its role in granular computing. W: Granular Computing: An Emerging Paradigm, pod edycją Pedrycz W., Physica-Verlag, 2001, 215-256
[7] Glockner, I., Knoll A.: Fuzzy quantifiers in granular computing and their role for data summarization. W: Fuzziness and Soft Computing in the New Millennium. Proceedings of the Joint 9th IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference. Vancouver, Canada, July 25-28,2001,264-269
[8] Gorzalczany M.: A method of inference in approximate reasoning based on interval-valued fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, nr 21, 1987, 1-17
[9] Herrera F., Herrera-Viedma E.: Linguistic decision analysis: steps for solving decision problems under linguistic information. Fuzzy Sets and Systems, nr 115, 2000, 67-82
[10] Ishibuchi H., Tanaka H.: Multiobjective programming in optimisation of the interval objective function. European Journal of Operational Research, nr 48, 1990, 219-225
[11] Kacprzyk J., Strykowski P.: Linguistic data summaries for intelligent decision support. W: Procedings of EFDAN'99. 4-th EuropeanWorkshop on Fuzzy Decision Analysis and Recognition Technology for Management, Planning and Optimization, Dortmund, 1999, 3-12
[12] Kacprzyk J., Yager R.R.: Linguistic summaries of data using fuzzy logic. International Journa General Systems, nr 30, 2001, 133-154
[13] Kacprzyk J.,Yager R. R., Zadrożny S.: Fuzzy linguistic summaries of databases for an efficient business data analysis and decision support. W: Discovery for Business Information Systems, pod edycją Abramowicz W., Żurada J. Kluwer Academic PublisherB. V., Boston, 2001, 129-152
[14] Kacprzyk J., Zadrożny S.: Fquery for access: Fuzzy querying for windows-based dbms. In: Fuzziness in Database Management System, ed. Bose P.,Kacprzyk J. Physica-Verlag, Heidelberg, 1995, 415-433
[15] Kacprzyk J., Zadrożny S.: Computing with words: towards a new generation of linguistic querying and summarization of databases. W: Quo vadis computational intelligence? pod edycją Sincak R, Vascak J. Physica Verlag, Heidelberg New York, 2000, 144-175
[16] Kacprzyk J., Zadrożny S.: On linguistic approaches inflexible querying and mining of association rules. W: Flexible Query Answering Systems. Recent Advances, pod edycją Larsen, H.L., Kacprzyk J., Zadrożny S., Andreasen T.C.H. Physica-Verlag (Springer-Verlag), Heidelberg, New York, 2001, 475-484
[17] Kacprzyk, J., Zadrożny S.: Internet as a challenge to fuzzy querying. W: Intelligent Exploration of the Web, pod edycją Szczepaniak, R, Segovia J., Kacprzyk J., Zadeh L. A. Physica Verlag, c/o Springer-Verlag, Heidelberg, New York, 2003, 74-95
[18] Larsen H. L., Kacprzyk J., Zadrożny S., Andreasen T.C.H. (ed.): Flexible Query Answering Systems. Recent Advances. Physica-Verlag (Springer-Verlag), Heidelberg, New York, 2001
[19] Liu Y, Kerre E.E.: An overview of fuzzy quantifiers, part I: Interpretations. Fuzzy Sets and Systems, nr 95, 1998, 1-21
[20] Liu Y, Kerre E.E.: An overview of fuzzy quantifiers, part II: Reasoning and applications. Fuzzy Sets and Systems, nr 96, 1998, 1-12
[21] Lodwick W. A., Jamison K.D.: Special issue interfaces between fuzzy set theory and interval analysis. Fuzzy Sets and Systems, nr 135, 2003, 1-3
[22] Mani L, Maybury M. (ed.): Advances in Automatic Text Summarization. The MIT Press, Cambridge Massachusetts, USA, 1999
[23] Mendel J.M.: Uncertain Rule-Based Fuzzy Logic Systems: Introduction and New Directions. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ, 2001
[24] Niewiadomski A.: Interval-valued linguistic variables. An application to linguistic summaries. W: Issues in Intelligent Systems. Paradigms, pod edycją Hryniewicz, O., Kacprzyk J., Koronacki }., Wierzchoń S. T. Warszawa, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2005, 167-183
[25] Niewiadomski A.: Interval-valued quality measures for linguistic summaries. W: Issues in Soft Computing. Theory and Applications, pod edycją Grzegorzewski R, Krawczak M., Zadrożny S. Warszawa, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2005, 211-224
[26] Niewiadomski A.: O zastosowaniach zbiorów rozmytych II rodzaju w lingwistycznych podsumowaniach baz danych. W: Materiały 1. Polskiej i Międzynarodowej Konferencji PD Forum - Conference on Computer Science, pod edycją Rutkowska D., Łódź, 2005 (w druku)
[27] Niewiadomski A.: On two possible roles of type-2 fuzzy sets in linguistic summaries. Lecture Notes in Artificial Intelligence, nr 3528, 2005, 341-347
[28] Niewiadomski A.: News generating via fuzzy summarization of databases. Lecture Notes in Computer Science, nr 3831, 2006, 419-29
[29] Niewiadomski A., Bartyzel M., Szczepaniak P.S.: Lingwistyczne podsumowania zbiorów danych w ocenianiu algorytmów zautomatyzowanego egzaminowania na odległość. W: Materiały XV Krajowej Konferencji Automatyki, Warszawa, 27-30 czerwca t.3, 2005, 81-86
[30] Niewiadomski A., Ochelska J., Szczepaniak P.S.: Interval-valued linguistic summaries of databases. Control and Cybernetics, 2005 (w druku)
[31] Niewiadomski A., Rybusiński B.: Fuzzy sets-based retranslation of numerical data in e-learning. Lecture Notes in Artificial Intelligence, nr 3528, 2005, 348-354
[32] Niewiadomski A., Szczepaniak P.S.: News generating based on internal type-2 linguistic summaries of databases. W: Proceedings of IPMU 2006 Conference, My 2-7, 2006, Paris, Frań (w druku)
[33] Nikravesh M., Takagi T., Tajima M., Loia V., Azvine B.: Fuzzy logic and the internet: Web intelligence. W: Intelligent Exploration of the Web, pod edycją Loia, V., Nikravesh M., Zadeh LA Physica Verlag, 2004, 1-26
[34] Novak V.: Fuzzy Sets and their Applications. Adam Hilger, 1989
[35] Ochelska L, Niewiadomski A., Szczepaniak P.S.: Linguistic summaries applied to medical textual databases. Medical Information Technology, 2001, 125-130
[36] Ochelska L, Szczepaniak P.S., Niewiadomski A.: Automatic summarization of standardized textual databases interpreted in terms of intuitionistic fuzzy sets. W: Soft Computing: Tools, Techniaues and Applications, pod edycją Grzegorzewski P., Krawczak M., Zadrożny S. The Academic Press EXIT, Warsaw, 2004, 204-216
[37] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L.: Sieci neuronowe algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Warszawa, PWN 1997
[38] Thiele H.: On t-quantifiers and s-quantifiers. W: Proceedings of the Twenty-Fourth International Symposium on Multiple-Valued Logic, 1994, 264-269
[39] Sengupta A., Pal T. K., Chakraborty D.: Interpretation of inequality constraints involving interval coefficients and a solution to interval linear programming. Fuzzy Sets and Systems, nr 119, 2001 129-138
[40] Turksen I.: Interval-valued fuzzy sets based on normal forms. Fuzzy Sets and Systems nr 20, 1986, 191-210
[41] Yager R.R.: On ordered weighted averaging operators in multicriteria decision making. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, nr 18, 1988, 183-190
[42] Yager R.R., Ford M., Canas A. L: An approach to the linguistic summarization of data. W: Proceedings of 3rd International Conference, Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based System, Paris, France, 1990, 456-468
[43] Yager R.R.: A new approach to the summarization of data. Information Sciences, nr 28, 1982,69-86.
[44] Zadeh L.A.: The concept of linguistic variable and its application for approximate reasoning (I).Information Sciences, nr 8, 1975, 199-249
[45] Zadeh L.A.: A computational approach to fuzzy quantifiers in natural languages. Computers and Maths with Applications, nr 9, 1983, 149-184
[46] Zadeh L.A.: From search engines to question-answering systems the need for new tools. Lecture Notes on Artificial Intelligence, nr 2663, 2003, 15-17
[47] Zadeh L., Kacprzyk J. (ed.): Computing with Words in Information/Intelligent Systems, 1. Foundations, 2. Applications. Physica Yerlag, Heidelberg and New York, 1999

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-article-AGH1-0010-0076