Relational Approach to the L-Fuzzy Concept Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Modern industrial production systems benefit from the classification and processing of objects and their attributes. In general, the object classification procedure can coincide with vagueness. Vagueness is a common problem in object analysis that exists at various stages of classification, including ambiguity in input data, overlapping boundaries between classes or regions, and uncertainty in defining or extracting the properties and relationships of objects. To manage the ambiguity mentioned in the classification of objects, using a framework for L-fuzzy relations, and displaying such uncertainties by it can be a solution. Obtaining the least unreliable and uncertain output associated with the original data is the main concern of this thesis. Therefore, my general approach to this research can be categorized as follows: We developed an L-Fuzzy Concept Analysis as a generalization of a regular Concept Analysis. We start our work by providing the input data. Data is stored in a table (database). The next step is the creation of the contexts and concepts from the given original data using some structures. In the next stage, rules, or patterns (Attribute Implications) from the data will be generated. This includes all rules and a minimal base of rules. All of them are using L-fuzziness due to uncertainty. This requires L-fuzzy relations that will be implemented as L -valued matrices. In the end, everything is nicely packed in a convenient application and implemented in Java programming language. Generally, our approach is done in an algebraic framework that covers both regular and L -Fuzzy FCA, simultaneously. The tables we started with are already L-valued (not crisp) in our implementation. In other words, we work with the L-Fuzzy data directly. This is the idea here. We start with vague data. In simple terms, the data is shown using L -valued tables (vague data) trying to relate objects with their attributes at the start of the implementation. Generating attribute implications from many-valued contexts by a relational theory is the purpose of this thesis, i.e, a range of degrees is used to indicate the relationship between objects and their properties. The smallest degree corresponds to the classical no and the greatest degree corresponds to the classical yes in the table.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».