• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
      • عرض المستودع الرقمي
      • البحث في المستودع الرقمي (البحث البسيط والبحث المتقدم)
      • ارسال عملك للمستودع الرقمي
      • مصطلحات المستودع الرقمي
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Hesitant extension of fuzzy-rough set to address uncertainty in classification

    Thumbnail
    التاريخ
    2018
    المؤلف
    Zhang, Haiqing
    Li, Daiwei
    Wang, Tao
    Li, Tianrui
    Yu, Xi
    Bouras, Abdelaziz
    ...show more authors ...show less authors
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Although fuzzy rough sets have been considered as a powerful theory to handle real-valued data with uncertainty, fuzzy rough sets based algorithms reached their limit of conveying hesitation information in the processes of making classification decision. Hesitant fuzzy set plays an important role in handling hesitant and uncertainty information. Thus, the fusion of hesitant fuzzy set and fuzzy-rough set is then explored and also applied it into the task of classification. The contributions of this paper include: 1) A dimensionality reduction of hesitant fuzzy sets by investigating the equivalence relation between hesitant fuzzy elements is studied. 2) A new definition of upper and lower approximations of the hesitant fuzzy rough set is given by studying the hesitant fuzzy similarities between hesitant fuzzy elements. 3) A hesitant fuzzy rough sets nearest neighbor (HFRNN) classification algorithm is proposed.The experiments show that the classification algorithm of HFRNN outperforms the existing algorithms of FRNN, VQNN, SNN and ASNN in classification accuracy and execution time. 2018 - IOS Press and the authors. All rights reserved.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.3233/JIFS-17415
    http://hdl.handle.net/10576/41767
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2485‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشر

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    Video