Granular computing approach for the ordinal semantic weighted multiscale values for the attributes in formal concept analysis algorithm
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Dossier post-publication
- Nature
- Retraction
- Motif
- Computer-Aided Content or Computer-Generated Content;Concerns/Issues about Referencing/Attributions;Concerns/Issues about Third Party Involvement;Compromised Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Paper Mill;Unreliable Results and/or Conclusions;
- Date
- 4/17/2025 0:00
- Signalé par OpenAlex ?
- Oui
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Résumé
In literature granular computing and formal concept analysis algorithm use only single-value attributes to knowledge discovery for the data of spatio-temporal aspects. However, most of the datasets like forest fires and tornado storms involve multiscale values for attributes. The limitation of single-value attributes of the existing approaches indicates only the data related to event occurrence which may be missing the elicitation of important knowledge related to severity of event occurrence. Motivated by these limitations, this research article proposes a novel and generalized method which uses ordinal semantic weighted multiscale values for attributes in formal concept analysis with granular computing measures especially when spatio-temporal attributes are not given. The originality of proposed methodology is using ordinal semantic weighted multiscale values for attributes that give complete information of event occurrences. Moreover, the use of ordinal semantic weighted multiscale values improves the results of granular computing measures. The significance of proposed approach is well explained by experimental evaluation performed on publicly available datasets on storm occurring in different States of America.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
- Thématique
- Rough Sets and Fuzzy Logic
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- University of Alberta
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Computer scienceEvent (particle physics)Ordinal regressionGranular computingData miningOrdinal dataArtificial intelligenceRough setMachine learning
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui