A proposal to extend Relational Concept Analysis with fuzzy scaling quantifiers
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F21%3AA22026R6" target="_blank" >RIV/61988987:17610/21:A22026R6 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107452" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107452</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107452" target="_blank" >10.1016/j.knosys.2021.107452</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A proposal to extend Relational Concept Analysis with fuzzy scaling quantifiers
Popis výsledku v původním jazyce
In this article, we integrate Relational Concept Analysis with fuzzy logic to explore multi-relational datasets including also vague information. Mainly, we aim to extract a family of fuzzy concept lattices from data organized as a collection of fuzzy formal contexts and fuzzy relations between objects of different types. In achieving this goal, we use existing fuzzy FCA techniques and fuzzy scaling quantifiers. Our principal contribution here consists of introducing and studying fuzzy scaling quantifiers, which are fuzzy quantifiers based on the concept of evaluative linguistic expression.
Název v anglickém jazyce
A proposal to extend Relational Concept Analysis with fuzzy scaling quantifiers
Popis výsledku anglicky
In this article, we integrate Relational Concept Analysis with fuzzy logic to explore multi-relational datasets including also vague information. Mainly, we aim to extract a family of fuzzy concept lattices from data organized as a collection of fuzzy formal contexts and fuzzy relations between objects of different types. In achieving this goal, we use existing fuzzy FCA techniques and fuzzy scaling quantifiers. Our principal contribution here consists of introducing and studying fuzzy scaling quantifiers, which are fuzzy quantifiers based on the concept of evaluative linguistic expression.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10101 - Pure mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF17_049%2F0008414" target="_blank" >EF17_049/0008414: Centrum pro výzkum a vývoj metod umělé intelligence v automobilovém průmyslu regionu</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Knowledge-Based Systems
ISSN
0950-7051
e-ISSN
—
Svazek periodika
231
Číslo periodika v rámci svazku
231
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
24
Strana od-do
107452-107452
Kód UT WoS článku
000704358500016
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85114310279