Towards a Unified Modeling and Knowledge-Representation based on Lattice Theory
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2010
- Brossura
- Nuovo
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents novel tools and useful perspectives for effective pattern classification and function approximation problems based on disparate types of dataIntroduces useful novel tools, which have the potential to cross-fertilize various techniq.
Codice articolo 5046141
- Titolo
- Towards a Unified Modeling and Knowledge-Representation based on Lattice Theory
- Autore
- Vassilis G. Kaburlasos
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642070582
- ISBN 13
- 9783642070587
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
By ‘model’ we mean a mathematical description of a world aspect. With the proliferation of computers a variety of modeling paradigms emerged under computational intelligence and soft computing. An advancing technology is currently fragmented due, as well, to the need to cope with different types of data in different application domains. This research monograph proposes a unified, cross-fertilizing approach for knowledge-representation and modeling based on lattice theory. The emphasis is on clustering, classification, and regression applications. It is shown how rigorous analysis and design can be pursued in soft computing using conventional (hard computing) methods. Moreover, non-Turing computation can be pursued. The material here is multi-disciplinary based on our on-going research published in major scientific journals and conferences. Experimental results by various algorithms are demonstrated extensively. Relevant work by other authors is also presented both extensively and comparatively.
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Dalla quarta di copertina
By ‘model’ we mean a mathematical description of a world aspect. With the proliferation of computers a variety of modeling paradigms emerged under computational intelligence and soft computing. An advancing technology is currently fragmented due, as well, to the need to cope with different types of data in different application domains. This research monograph proposes a unified, cross-fertilizing approach for knowledge-representation and modeling based on lattice theory. The emphasis is on clustering, classification, and regression applications. It is shown how rigorous analysis and design can be pursued in soft computing using conventional (hard computing) methods. Moreover, non-Turing computation can be pursued. The material here is multi-disciplinary based on our on-going research published in major scientific journals and conferences. Experimental results by various algorithms are demonstrated extensively. Relevant work by other authors is also presented both extensively and comparatively.
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