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논문 기본 정보

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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제25권 제9호
발행연도
1998.9
수록면
1,431 - 1,441 (11page)

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대용량의 정보시스템에서 유용한 정보를 검색하여 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 정제된 지식베이스의 구축과 정형화된 검색 연산이 필요하다. 러프집합이론에 있어서 다중 속성리덕트의 생성과 퍼지 질의에 대한 경계역 객체의 분류의 문제점을 개선하고 자, 본 연구에서는 결정 및 조건속성에 대한 상관분석과 베이지안 정리를 적용한 근사 결정규칙을 생성하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬에 의해 생성된 최소 지식베이스에서 소속함수 및 t-노름의 퍼지연산을 정의하여 퍼지 정보를 검색하기 위한 근사적 추론 절차를 기술한다. 또한 본 연구의 적용사례로써 서비스 요인을 고려한 호텔결정시스템 HSRF을 구현한다. 임의의 객체와 속성요인의 도메인을 난수 발생시키는 시뮬레이션을 통하여 본 연구의 러프·퍼지 검색모델과 기존 검색이론과의 비교 결과, 본 연구가 데이타베이스 크기에 따른 객체검색에 있어 탐색시간의 효율성이 있음을 보인다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 확률적 러프집합의 개념

3. 퍼지정보의 검색모델링

4. 적용 및 구현

5. 결론

참고문헌

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