Notice bibliographique
Résumé
A rough set theory (RST) was developed by Zdzislaw Pawlak to handle vagueness and uncertainty in data analysis.An approximation of a vague concept consists of two precise concepts a lower and an upper approximation.These approximations are two basic operations in rough set theory.An upper approximation contains all objects that may possibly belong to a concept, and a lower approximation contains all objects that certainly belong.The boundary region is the difference between the upper and lower approximations.Thus, rough set theory expresses vagueness by using a boundary region of a set rather than by using membership.By using the pair of sets, rough set theory extends traditional set theory by defining a subset of a universe.The properties of any set can be clearly understood if an algebraic structure is developed.This paper considers an approximation space with a finite universe and introduces a rough action by a symmetric group S|U| acting on all rough sets in this space.Also, we proved that the number of orbits of the symmetric group S|U| in rough sets is one.We then introduced the S|U|-submodule and proved that the kernel of rough homomorphism is a rough || submodule.An example of how rough action can be used to find missing values in sample cancer data has also been provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».