1: Granular Computing - A New Paradigm.- Quelques réflexions sur la granulation de l'information et sa centralité dans l'informatique granulaire, l'informatique avec des mots, la théorie informatique des perceptions et le langage naturel précisé.- 2: Calcul granulaire dans l'exploration de données.- Exploration de données à l'aide de l'informatique granulaire : Algorithmes rapides pour trouver des règles d'association.- Découverte des connaissances avec Mots utilisant des cartons ian Granule Features: An Analysis for Classification Problems.- Validation of Concept Representation with Rule Induction and Linguistic Variables.- Granular Computing Using Information Tables.- A Query-Driven Interesting Rule Discovery Using Association and Spanning Operations.- 3: Data Mining.- Un système de visualisation interactif pour les règles d'association minière.- Algorithmes Pour système d'exploitation minière Au. dit Data.- Notation et classement des données à l'aide de règles d'association.- Trouver des modèles inattendus dans les données.- Découverte de connaissances approximatives dans les bases de données médicales basées sur un modèle d'ensemble rugueux.- 4: calcul granulaire.- Observabilité et cas de probabilité.- Granulation et granularité via des structures conceptuelles: une perspective du point de vue du concept flou latin tices.- Granulaire Informatique avec des relations de proximité et de négligeabilité. - Application de l'informatique granulaire pour confirmer la conformité au traité de non-prolifération. - Problèmes de base de l'informatique avec des probabilités granulaires. - Agrégation multidimensionnelle des nombres flous grâce au principe d'extension. - Sur la granulation optimale des informations floues. - Prise de décision ordonnée avec une notion d'acceptable : commande notée Balance inale.- A Cadre pour la construction de systèmes intelligents de traitement de l'information basés sur l'espace de facteur granulaire.- 5 : ensembles bruts et calcul granulaire.- GRS: un modèle d'ensembles bruts généralisés.- Structure des espaces d'approximation supérieurs et inférieurs d'ensembles infinis.- Approximations grossières indexées, un système polymodal et mesures de possibilité généralisées.- Granularité, logique multi-valeurs, théorème de Bayes et Rough gh Sets.- Le Modèle générique de programmation logique inductive rugueuse (gRS-ILP). - Analyse des données possibles et sa similitude avec les ensembles rugueux.
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