Show simple item record

dc.contributor.authorGruszka, Iwona
dc.date.accessioned2016-02-01T13:27:23Z
dc.date.available2016-02-01T13:27:23Z
dc.date.issued2007
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/16841
dc.descriptionThis research has been supported by grant No. 2 H02B 006 22 from State Committe for Research (Komitet Badań Naukowych).pl_PL
dc.description.abstractThe rough sets theory was introduced by Z. Pawlak (1982). The mathematical base on rough sets approach is a binary relation on universe of objects. In the classic rough sets theory there is an indiscemibility relation. As an equivalence relation it permit to divide the universe of objects on equivalence classes called elementary sets and forms a basic granules of knowledge of the universe. For creating good decision model (with possible small number of robust rules) the granulation process is indispensable. However, from the other point of view, it is natural to extend the indiscemibility concept taking into account the situations where some objects dominate another ones by the considered criteria which domains are preferentially ordered. For this reason S. Greco, B. Materazzo and R. Słowiński (1996a, b, 1999) have proposed an extension of the rough set theory. This innovation is based on substitution of the indiscemibility relation by a dominance relation in the rough approximation of decision classes. The aim of this work is the decision analysis of EU’s countries classification problem for designing the decision model with dominance relation approach using the "4eMka" system. Also the probabilistic characteristics of decision rules are presented.pl_PL
dc.description.abstractTeoria zbiorów przybliżonych została wprowadzona przez Z. Pawlaka w 1982. Matematyczną podstwą zstosowania zbiorów przybliżonych jest relacja binarna określona na uniwersum obiektów. W klasycznej analizie zbiorów przybliżonych jest to relacja nierozróżnialności. Jako relacja równoważności pozwala ona dzielić uniwersum obiektów na klasy równoważności, które stanowią atomy wiedzy o uniwersum. W celu wyindukowania dobrego modelu (z możliwie małą liczbą silnych reguł) niezbędny jest proces granulacji. Niemniej jednak z innego punktu widzenia całkiem naturalne wydaje się rozszerzenie koncepcji nierozróżnialności w celu rozważenia sytuacji, gdy jedne obiekty dominują nad innymi ze wyględu na rozważane kryteria, których zbiory wartości są uporządkowne zgodnie z preferencjami decydenta. S. Greco, B. Materazzo i R. Słowiński (1999a, b, 1999) zaproponowali rozszerzenie teorii zbiorów przybliżonych — relacja nierozróżnialności została zastąpiona relacją dominacji. Celem analizy przeprowadzonej przez autorkę jest indukcja modelu decyzyjnego i określenie probabilistycznych właściwości generowanych reguł decyzyjnych dla problemu wielokryterialnej klasyfikacji państw Unii Europejskiej. Analiza została przeprowadzona przez autorkę w systemie „4eMka”.pl_PL
dc.description.sponsorshipZadanie pt. „Digitalizacja i udostępnienie w Cyfrowym Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego kolekcji czasopism naukowych wydawanych przez Uniwersytet Łódzki” nr 885/P-DUN/2014 zostało dofinansowane ze środków MNiSW w ramach działalności upowszechniającej naukę.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;206
dc.subjectrough setspl_PL
dc.subjectmulticriteria classification problempl_PL
dc.titleThe Rough Sets Approach to Multicriteria EU ’s Countries Classification Problem Based on Dominance Relation - the Probabilistic Characteristics of Decision Rulespl_PL
dc.title.alternativeZastosowanie zbiorów przybliżonych do wielokryterialnego problemu klasyfikacji państw Unii Europejskiej w oparciu o relację dominacji. Probabilistyczne właściwości generowanych reguł decyzyjnychpl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.rights.holder© Copyright by Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2007pl_PL
dc.page.number209-219pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationKarol Adamiecki University of Economics, Katowicepl_PL
dc.referencesGreco S., Materazzo B., Słowiński R. (1996a), Rough Approximation of a Preference Relation by Dominance Relation, ICS Research Report 16/96, 13.pl_PL
dc.referencesGreco S., Materazzo B., Słowiński R. (1996b), On Joint Use of Indiscernibility, Similarity and Dominance Rough Approximation of Decision Classes, ICS Research Report 16/96, 11.pl_PL
dc.referencesGreco S., Materazzo B., Słowiński R. (1999), The Use of Rough Sets and Fuzzy Sets in MCDM, [in:] Multicriteria Decision Making: Advances in MCDM Models, Algorithms, Theory, and Applications, Kluwer Academic Publihers, Boston-Dordrecht-London.pl_PL
dc.referencesGruszka I. (2005), The Decision Analysis Based on Similarity Relation. An Application of The Rough Sets Theory to Multiattribute EU's Countries Classification Problem, WISSC-4’04 Fourth Warsaw International Seminar on Soft Computing (in appear) 15.pl_PL
dc.referencesGrzymała-Busse J. W. (1992), LERS - A System for Learning from Examples Based on Rough Sets, [in:] Intelligent Decision Support. Handbook of Applications and Advances of The Rough Sets Theory, R. Słowiński (ed.), Kluwer Academic Publisher, 15.pl_PL
dc.referencesOsiewalski J., Welfe A. (1999), A Short-Run Price-Wage Nexus: An Application of Endogenous Switching, “Przegląd Statystyczny”, 11, 4, 435-440.pl_PL
dc.referencesPawlak Z. (1982), Rough sets, “International Journal of Computer and Information Sciences”, 15, 11.pl_PL
dc.referencesPawlak Z. (1999), Rough Classification, “International Journal of Human Computer Studies”, 51, 14.pl_PL
dc.referencesPawlak Z. (2001), Rough Sets and Decision Algorithms, [in:] RSCTC 2000, LNAI 2005, W. Ziarko, Y. Yao (eds.), Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg.pl_PL
dc.referencesStefanowski J. (2001), Algorytmy indukcji reguł decyzyjnych w odkrywaniu wiedzy, “Rozprawy”, 361 (Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań).pl_PL


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record