「ラフ集合理論」入門 粗い情報の理論と推論への応用 序論 / ラフ集合理論の基礎 / 非古典論理 I / O Books

「ラフ集合理論」は、ポーランドのパブラック（Ｚｄｚｉｓｌａｗ　Ｉ．Ｐａｗｌａｋ）が、粗い情報をモデル化するものとして提案しました。（１９８２年）その後、さまざまな分野に応用されるようになり、「ファジー集合理論」と並ぶ重要な理論として認識されています。本書は、「ラフ集合理論」の理論的基礎を解説し、人間の知能をコンピュータで扱う「人工知能」（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ＡＩ）などで研究されている「推論」の一般的枠組みを示します。

目次 : 第１章　序論（ラフ集合理論/ 歴史/ 応用）/ 第２章　ラフ集合理論の基礎（パブラックの理論/ 「可変精度」ラフ集合モデル/ 関連理論/ 形式概念解析/ デシジョン論理/ 知識縮約/ 知識表現/ デンジョン・テーブル）/ 第３章　非古典論理（様相論理/ 多値論理/ 直観主義論理/ パラコンシステント論理）

【著者紹介】
赤間世紀 : １９８４年東京理科大学理工学部経営工学科卒業。富士通（株）入社。１９９０年工学博士（慶應義塾大学）。１９９３〜２００６年帝京平成大学情報システム学科講師。２００６年〜シー・リパブリックアドバイザー。２００８〜２０１０年筑波大学大学院システム情報工学研究科客員教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）