Application of the Dominance-based Rough Set Approach to Ranking and Similarity-based Classification Problems
[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik
[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik
PL Zastosowanie teorii zbiorów przybliżonych z relacją dominacji do problemów porządkowania i klasyfikacji na podstawie podobieństwa
angielski
- ranking
- classification
- similarity
- rough sets
- dominance
- ranking
- klasyfikacja
- podobieństwo
- zbiory przybliżone
- dominacja
EN The thesis concerns decision aiding methods for multicriteria ranking and multiattribute similarity-based classification problems. They create, respectively, a ranking of considered objects and assignment of each object to one of the considered classes. In the 1st problem, due to a typical incomparability of objects (advantage on some criteria, disadvantage on other criteria), one needs to create a preference model of a decision maker (DM). Traditional models (value function, outranking relation) are hard to comprehend and do not justify clearly their recommendation. In the 2nd problem, one needs to create a similarity model. Traditional models (real-valued function, binary relation) are incomprehensible and admit arbitrary assumptions concerning aggregation of marginal similarities into comprehensive similarity. So, we employ the preference/similarity model in the form of a set of decision rules, induced from exemplary decisions of the DM using the Dominance-based Rough Set Approach.
PL Rozprawa przedstawia metody wspomagania decyzji dla problemów wielokryterialnego porządkowania i wieloatrybutowej klasyfikacji na podstawie podobieństwa, ukierunkowane na, odpowiednio, stworzenie rankingu rozważanych obiektów i przydział każdego obiektu do jednej z zadanych klas. W pierwszym problemie, ze względu na typową nieporównywalność obiektów, konieczne jest utworzenie modelu preferencji decydenta. Tradycyjne modele (funkcja użyteczności, relacja przewyższania) są mało czytelne i nie wyjaśniają dostatecznie przedstawionej rekomendacji. W drugim problemie, konieczna jest konstrukcja modelu podobieństwa. Tradycyjne modele (funkcja rzeczywista, relacja binarna) przyjmują arbitralne założenia do agregacji podobieństw obiektów na poszczególnych atrybutach. W rozprawie wykorzystano model preferencji/podobieństwa w postaci zbioru reguł decyzyjnych, tworzonych przez uogólnianie z przykładów decyzji podjętych przez decydenta, z użyciem teorii zbiorów przybliżonych opartej na dominacji.
159
nauki o komputerach i informatyka
informatyka
DrOIN 1724
publiczny
Jan Bazan
Rzeszów, Polska
03.09.2015
polski
publiczny
Dominik Ślęzak
Warszawa, Polska
07.09.2015
polski
publiczny
rozprawa doktorska
Poznań, Polska
21.09.2015
Rada Wydziału Informatyki Politechniki Poznańskiej
doktor nauk technicznych w dyscyplinie: informatyka, w specjalności: inteligentne systemy wspomagania decyzji