Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Contextual bipolarity and its quality criteria in bipolar linguistic summaries

Dziedzic M., Kacprzyk J., Zadrożny S.

Czasopismo Techniczne. Automatyka

|

2013

|

R. 110, z. 4-AC

117--127

EN

Bipolar linguistic summaries of data are assumed to be an extension of the ‘classical’ linguistic summarization, a data mining technique revealing complex patterns present in data in a human-consistent form. The extension proposal is based on the possibilistic interpretation of the ‘and possibly’ operator and introduced notion of context, which results in the introduction of the new ‘contextual and possibly’ operator. As the end user is expecting the most relevant summaries, ways of determining the quality of summary propositions (quality measures) needs to be developed. Here we focus on specific insights into the quality measures of proposed bipolar linguistic summaries of data and present some basic examples of their correctness and necessity of introduction.

PL

Bipolarne podsumowania lingwistyczne są rozwinięciem „klasycznego” podejścia do lingwistycznego podsumowania danych, techniki ich eksploracji, której celem jest odszukanie obecnych w nich wzorców oraz zaprezentowanie ich w przystępnej dla człowieka formie. Propozycja rozwinięcia oparta jest na posybilistycznej interpretacji operatora „and possibly” oraz wprowadzonym pojęciu kontekstu, w wyniku czego zaproponowano nowy operator „contextual and possibly”. Ponieważ użytkownik oczekuje prezentacji najbardziej trafnych podsumowań, konieczne jest zaproponowanie sposobów określania ich poprawności, zwanych dalej wskaźnikami jakości podsumowań. W niniejszym artykule skupiono się na szczegółowym spojrzeniu na wskaźniki jakości bipolarnych podsumowań danych i przedstawiono proste przykłady świadczące o ich poprawności oraz konieczności ich wprowadzenia.

2

Parallel fuzzy clustering for linguistic summaries

Smolińska M. K., Sosnowski Z. A.

Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka

|

2009

|

Z. 4

139-150

PL

Z podsumowaniem lingwistycznym, jak i z predykatem rozmytym związana jest wartość prawdy. Możemy więc podsumowań lingwistycznych używać jako predykatów rozmytych. Podsumowanie postaci większość obiektów w populacji P jest podobna do obiektu oi wykorzystać możemy do znajdowania typowych wartości w populacji P, które to wykorzystuje rozmyty algorytm grupujący. Wadą tego algorytmu jest jego duża złożoność obliczeniowa. W celu przetwarzania dużej liczby danych zaimplementowaliśmy ten algorytm równolegle, korzystając ze standardu MPI do komunikacji między procesami działającymi na różnych procesorach. W tej pracy przedstawiamy algorytm równoległy i wyniki eksperymentów.

EN

The linguistic summaries have the associated truth value so they can be used as predicates. We use summaries of the form ”most objects in population P are similar to oi” to find typical values in population P. Then typical values are used in fuzzy clustering algorithm. Disadvantage of this algorithm is its complexity. For the purpose of processing the huge number of data, we decided to use parallel computing mechanism to implement this algorithm, and run it on the cluster machine. We use MPI (Message Passing Interface) to communicate between processes, which work on different processors. This paper presents this parallel algorithm and some results of experiments.

3

Podsumowania lingwistyczne z grupowaniem rozmytym

Smolińska M. K., Sosnowski Z. A.

Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka

|

2007

|

Z. 2

141-154

PL

W pracy przedstawiono zastosowanie podsumowania lingwistycznego jako predykatu rozmytego do wyznaczania obiektów z typową wartością atrybutu lub zbioru atrybutów. W rozmytym algorytmie grupującym wykorzystana jest populacja z wyznaczoną ze względu na dany atrybut typowością obiektów. Wyniki działania tego algorytmu oraz jego zmodyfikowanej postaci zostały przedstawione na przykładzie populacji, której obiektami są piksele obrazu.

EN

This paper presents linguistic summary as a fuzzy predicate, which is used to find, objects with typical values of an attribute or a set of attributes. In the fuzzy clustering algorithm we use population with given typicality of objects for selected attribute. We present the results of this algorithm and its modification basing on an example with population of pixels in image.

4

Linguistic summaries applied to medical textual databases

Ochelska J., Niewiadomski A., Szczepaniak P. S.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2001

|

Vol. 2, Part. 1

MI125--MI130

EN

The paper focuses on textual semi-structured data processing and mining. An original composition of a simple method of textual data mining [1] and Yager's linguistic summaries of databased [2] proposed in the paper makes it possible to summarize not only numerical or string data, but – even and especially – the textual noncrisp and semi-structured information as well. As a result of application and implementation of the presented method to a real medical database a user-friendly and easy-to-operate system is achieved.