Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: redukty

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wykorzystanie zbiorów przybliżonych do pozyskiwania wiedzy i budowy reguł systemu generalizacji informacji geograficznej

Fiedukowicz A.

Roczniki Geomatyki

2013

T. 11, z. 2(59)

33--46

Proces generalizacji informacji geograficznej zawsze opierał się na wiedzy i doświadczeniu kartografa, który go wykonywał. Postępujące zmiany technologiczne, w szczególności zaś zmiana sposobu przechowywania informacji przestrzennej, polegające na zastąpieniu formy analogowej elektroniczną (zwykle opartą o bazy danych), sprawiają, że owa wiedza niezbędna w generalizacji, jakkolwiek wciąż kluczowa, jest również przechowywana w inny sposób. Dziś na podstawie wieloletniego doświadczenia kartografa budowane są bazy wiedzy, które mają umożliwić, przynajmniej częściową automatyzację procesu generalizacji. Taką bazę wiedzy dla współczesnych danych przestrzennych może stanowić np. informacja o atrybutach obiektów istotnych z punktu widzenia procesu generalizacji i reguły generalizacyjne o te atrybuty oparte. Dzisiejsze bazy danych przestrzennych posiadają szereg atrybutów a kolejne mogą zostać obliczone w oparciu o geometrię obiektów, czy ich topologię. Trudność polega jednak na wyłonieniu informacji kluczowych w procesie generalizacji informacji geograficznej. W artykule zaprezentowano wykorzystanie konceptu zbiorów rozmytych oraz reduktów. Redukt jest podzbiorem oryginalnego zbioru atrybutów, który pozwala na równie dobre podjęcie decyzji (w tym przypadku dotyczącej generalizacji), co oryginalny zbiór atrybutów. Jego wyznaczenie pozwala więc na wybranie spośród dostępnych atrybutów tych o najistotniejszym znaczeniu. Wiedza o tym, które atrybuty są kluczowe dla poszczególnych operatorów generalizacji jest więc w ten sposób wydobywana z już istniejących danych. Wyselekcjonowane atrybuty mogą zaś zostać wykorzystane do tworzenia reguł procesu generalizacji. Dzięki wykorzystaniu jedynie atrybutów tworzących redukt budowa reguł, staje się łatwiejsza a same reguły, a co za tym idzie cały proces generalizacji, bardziej przejrzysty.

Generalization of geographic information was always based on the knowledge and experience of cartographer who performed it. Progressive technological changes, especially the change in data storage from analog to electronic devices (usually in the form of databases), changed a lot in generalization process. Though, the knowledge needed for it is still crucial, it is stored in different way as well. Today, knowledge bases are built based on years of cartographer’s experience. Their goal is to enable, at least partially, automation of the generalization process. This knowledge base for modern spatial data may be constituted, among others, by information about attributes of objects which are significant from the point of view of generalization process as well as the generalization rules based on those attributes. Contemporary spatial databases include a number of attributes and other information (as geometry and topology) which can be used to calculate other databases. Therefore, the challenge is to bring to light information crucial in generalization process. This paper presents the use of rough sets concept, specifically reducts, for this goal. The reduct is a subset of the original set of attributes which allows to make decisions (in this case, the decision about generalization of objects) as good as based on original attributes. Knowledge about the attributes significant in generalization process is derived, in this way, from already existing data. Selected attributes can be used for defining the generalization rules. Thanks to the use only of the attributes constituting reducts, the construction of rules becomes easier and the rules themselves, as well as generalization process, are more transparent.

Wybrane zagadnienia integracji zbiorów przybliżonych i baz danych

Czajkowski K., Drabowski M.

Studia Informatica

2009

Vol. 30, nr 2A

355-372

rtykuł zawiera wybrane propozycje integracji pojęć i metod charakterystycznych dla zbiorów przybliżonych z technikami stosowanymi w relacyjnych bazach danych. Integracja ta ma na celu zwiększenie wydajności w realizacji złożonych obliczeniowo operacji. W pracy zaprezentowano implementacje w środowisku bazodanowym algorytmu selekcji atrybutów nieusuwalnych oraz metody do znajdowania reduktów. Przedstawiono oryginalne przykłady zastosowania takich podejść integracyjnych.

This paper includes selected propositions of concepts and methods integration that are characteristic for rough sets with techniques applied in relational databases. This integration has the aim to increase efficiency in realization of complex computational operations. In this work there have been presented implementations of the algorithm of core attributes selection and method for reducts finding in database environment. There have been presented original examples of such integration approaches application.