Class-based Rough Approximation with Dominance Principle

Dominance-based Rough Set Approach (DRSA), as the extension of Pawlak's Rough Set theory, is effective and fundamentally important in Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA). In previous DRSA models, the definitions of the upper and lower approximations are preserving the class unions rather than the singleton class. In this paper, we propose a new Class-based Rough Approximation with respect to a series of previous DRSA models, including Classical DRSA model, VC-DRSA model and VP-DRSA model. In addition, the new class-based reducts are investigated.Comment: Submitted to IEEE-GrC201

Rough sets, their extensions and applications

Rough set theory provides a useful mathematical foundation for developing automated computational systems that can help understand and make use of imperfect knowledge. Despite its recency, the theory and its extensions have been widely applied to many problems, including decision analysis, data-mining, intelligent control and pattern recognition. This paper presents an outline of the basic concepts of rough sets and their major extensions, covering variable precision, tolerance and fuzzy rough sets. It also shows the diversity of successful applications these theories have entailed, ranging from financial and business, through biological and medicine, to physical, art, and meteorological

Independent Component Analysis-motivated Approach to Classificatory Decomposition of Cortical Evoked Potentials

BACKGROUND: Independent Component Analysis (ICA) proves to be useful in the analysis of neural activity, as it allows for identification of distinct sources of activity. Applied to measurements registered in a controlled setting and under exposure to an external stimulus, it can facilitate analysis of the impact of the stimulus on those sources. The link between the stimulus and a given source can be verified by a classifier that is able to "predict" the condition a given signal was registered under, solely based on the components. However, the ICA's assumption about statistical independence of sources is often unrealistic and turns out to be insufficient to build an accurate classifier. Therefore, we propose to utilize a novel method, based on hybridization of ICA, multi-objective evolutionary algorithms (MOEA), and rough sets (RS), that attempts to improve the effectiveness of signal decomposition techniques by providing them with "classification-awareness." RESULTS: The preliminary results described here are very promising and further investigation of other MOEAs and/or RS-based classification accuracy measures should be pursued. Even a quick visual analysis of those results can provide an interesting insight into the problem of neural activity analysis. CONCLUSION: We present a methodology of classificatory decomposition of signals. One of the main advantages of our approach is the fact that rather than solely relying on often unrealistic assumptions about statistical independence of sources, components are generated in the light of a underlying classification problem itself

Decision Rules Acquisition for Inconsistent Disjunctive Set-Valued Ordered Decision Information Systems

Set-valued information system is an important formal framework for the development of decision support systems. We focus on the decision rules acquisition for the inconsistent disjunctive set-valued ordered decision information system in this paper. In order to derive optimal decision rules for an inconsistent disjunctive set-valued ordered decision information system, we define the concept of reduct of an object. By constructing the dominance discernibility function for an object, we compute reducts of the object via utilizing Boolean reasoning techniques, and then the corresponding optimal decision rules are induced. Finally, we discuss the certain reduct of the inconsistent disjunctive set-valued ordered decision information system, which can be used to simplify all certain decision rules as much as possible

Uncertainty Management of Intelligent Feature Selection in Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks (WSN) are envisioned to revolutionize the paradigm of monitoring complex real-world systems at a very high resolution. However, the deployment of a large number of unattended sensor nodes in hostile environments, frequent changes of environment dynamics, and severe resource constraints pose uncertainties and limit the potential use of WSN in complex real-world applications. Although uncertainty management in Artificial Intelligence (AI) is well developed and well investigated, its implications in wireless sensor environments are inadequately addressed. This dissertation addresses uncertainty management issues of spatio-temporal patterns generated from sensor data. It provides a framework for characterizing spatio-temporal pattern in WSN. Using rough set theory and temporal reasoning a novel formalism has been developed to characterize and quantify the uncertainties in predicting spatio-temporal patterns from sensor data. This research also uncovers the trade-off among the uncertainty measures, which can be used to develop a multi-objective optimization model for real-time decision making in sensor data aggregation and samplin

Multiple Relevant Feature Ensemble Selection Based on Multilayer Co-Evolutionary Consensus MapReduce

IEEE Although feature selection for large data has been intensively investigated in data mining, machine learning, and pattern recognition, the challenges are not just to invent new algorithms to handle noisy and uncertain large data in applications, but rather to link the multiple relevant feature sources, structured, or unstructured, to develop an effective feature reduction method. In this paper, we propose a multiple relevant feature ensemble selection (MRFES) algorithm based on multilayer co-evolutionary consensus MapReduce (MCCM). We construct an effective MCCM model to handle feature ensemble selection of large-scale datasets with multiple relevant feature sources, and explore the unified consistency aggregation between the local solutions and global dominance solutions achieved by the co-evolutionary memeplexes, which participate in the cooperative feature ensemble selection process. This model attempts to reach a mutual decision agreement among co-evolutionary memeplexes, which calls for the need for mechanisms to detect some noncooperative co-evolutionary behaviors and achieve better Nash equilibrium resolutions. Extensive experimental comparative studies substantiate the effectiveness of MRFES to solve large-scale dataset problems with the complex noise and multiple relevant feature sources on some well-known benchmark datasets. The algorithm can greatly facilitate the selection of relevant feature subsets coming from the original feature space with better accuracy, efficiency, and interpretability. Moreover, we apply MRFES to human cerebral cortex-based classification prediction. Such successful applications are expected to significantly scale up classification prediction for large-scale and complex brain data in terms of efficiency and feasibility

La teoria dei rough-set per la modellazione della scelta modale.

2006/2007Il problema della scelta modale è solitamente affrontato con metodologie di scelta discreta, metodologie distinte nelle tre categorie dei modelli parametrici, dei modelli semiparametrici e non parametrici. Gli approcci di tipo parametrico, in particolare i modelli di scelta discreta di tipo Logit vanno a stabilire una forte relazione, rappresentata dai coefficienti di calibrazione, tra attributi e scelta. Una grossa limitazione all’applicazione di questa tipologia di modelli è il loro utilizzo con scarsa disponibilità di dati e soprattutto affidabilità dei dati relativi alla domanda portando allo sviluppo di una serie di metodologie alternative non più di derivazione statistica. A fianco e in parallelo ai modelli di tipo parametrico esistono tecniche modellistiche completamente diverse, cioè quelle di tipo non parametrico, che forniscono solitamente risultati migliori rispetto ai modelli parametrici. Si hanno una serie di vantaggi dall’utilizzo di questi metodi, ovvero una capacità di rappresentazione dei dati rilevati migliore rispetto ai modelli parametrici e la possibilità di utilizzare dati affetti da “disturbi” di vario genere o comunque meno affidabili, ma con la grossa limitazione di non essere statisticamente validi, e spesso non si ha la possibilità di indagare su come il modello fornisca i risultati, specialmente in fase previsionale. Nel campo della scelta modale, è lecito quindi chiedersi quale sia la procedura migliore da utilizzare: premesso che un modello teorico perfetto non esiste, rimane aperta la questione relativa alla preferibilità nel seguire un approccio classico di tipo statistico o uno non statistico. Attualmente la ricerca, in particolare nel campo della ricerca operativa, sta riscoprendo molte metodologie di data mining, è questo il caso, fra gli altri, della metodologia oggetto di questa tesi, la “Teoria dei Rough-set”, nata come strumento matematico per lo studio e l’analisi di oggetti o azioni, descritti da attributi incerti, inconsistenti o ambigui. Tali azioni possono essere considerate come scelte di un decisore o più decisori a fronte di diverse situazioni cui si chiede di dare risposta. Su questo concetto di base sono state sviluppate nel corso degli anni due diverse accezioni del metodo: la prima, si basa sul concetto di indiscernibilità, ovverosia due oggetti con la stessa descrizione, in termini di attributi, sono indistinguibili per quanto riguarda l’informazione fornita, mentre la seconda accezione del metodo, è quella che sfrutta la cosiddetta relazione di dominanza, per superare un limite del metodo classico, ovvero l’impossibilità di stabilire una relazione d’ordine fra attributo e oggetto. Il risultato finale è un complesso di regole, espresso in forma di semplice costrutto logico “if…then…”, in funzione degli attributi. Questo aspetto in particolare rende il metodo assolutamente diverso da tutti gli altri: a differenza di quanto succede con i modelli precedentemente richiamati, la teoria dei Rough-set permette di collegare direttamente la scelta agli attributi che la determinano, nonché, effettuando un’ulteriore approfondita analisi delle regole, gli oggetti che supportano la scelta, e che quindi la giustificano. Il tutto diventa quindi perfettamente trasparente, a differenza di quanto accade con le altre metodologie parametriche e non. Prendendo atto dei pregi e difetti delle metodologie esistenti, la teoria dei Rough-set può essere utilizzata come approccio alternativo ai modelli di scelta discreta fino ad ora utilizzati, ed in particolare nel ramo prettamente trasportistico della scelta modale. La tesi come obiettivo principale si pone l’analisi della scelta del modo di trasporto con l’utilizzo di questa metodologia, finalizzata alla valutazione della loro applicabilità e della capacità previsiva di un modello di scelta modale realizzato sulla base di tale approccio. L’obiettivo del lavoro può essere riassunto come la verifica dell’applicabilità della nuova metodologia al problema della scelta modale, la realizzazione a tale scopo di una procedura per l’applicazione della metodologia stessa a un caso reale per studiarne i risultati e le capacità previsive, e il confronto con delle metodologie classiche applicate a questo tipo di problemi, in modo da valutarne i punti di forza e le debolezze. La nuova metodologia, ed allo stesso tempo i modelli sviluppati, non vanno considerati come una teoria che vada a sostituire le esistenti, quanto una procedura che può, a fianco e in alternativa alle altre, fornire ulteriori indicazioni o informazioni su quanto studiato.XX Ciclo197