「ラフ集合理論」入門 2 粗い情報の理論と推論への応用 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４章　「ラフ集合」の論理的特徴付け（代数的アプローチ/ 様相論理アプローチ/ 「グレード様相論理」「確率様相論理」と「ラフ集合」/ 「ネルソン代数」と「ラフ集合」/ ３値論理と「ラフ集合」/ ラフ集合論理/ 知識推論論理/ 知識表現論理）/ 第５章　「推論」の「グラニュラリティ・ベース」の枠組み（演繹、帰納、アブダクション/ 測度ベース意味論/ 推論の一般的枠組み/ 非単調推論/ 推論の背景知識）

【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）