Reduction method based on a new fuzzy rough set in fuzzy information system and its applications to scheduling problems

Information and communication technology made shopping more convenient for common man. Additionally, customers compare both online and offline price of a commodity. For this reason, offline shopping markets think of customer satisfaction and try to attract customers by various means. But, prediction of customer's choice in an information system is a major issue today. Much research is carried out in this direction for single universe. But, in many real life applications it is observed that relation is established between two universes. To this end, in this paper the authors propose a model to identify customer choice of super markets using fuzzy rough set on two universal sets and radial basis function neural network. The authors use fuzzy rough set on two universal sets on sample data to arrive at customer choice of super markets. The information system with customer choice is further trained with radial basis function neural network for identification of customer choice of supermarkets when customer size increases. A real life problem is presented to show the sustainability of the proposed model.

Download Full-text

Optimistic multi-granulation fuzzy rough set model in ordered information system

2012 IEEE International Conference on Granular Computing ◽

10.1109/grc.2012.6468620 ◽

2012 ◽

Author(s):

Weihua Xu ◽

Wenxin Sun ◽

Yufeng Liu

Keyword(s):

Information System ◽

Rough Set ◽

Fuzzy Rough Set

Download Full-text

DATA MINING ON INFORMATION SYSTEM USING FUZZY ROUGH SET THEORY

TNU Journal of Science and Technology ◽

10.34238/tnu-jst.2020.02.2330 ◽

2020 ◽

Vol 225 (02) ◽

pp. 10-16

Author(s):

Phùng Thị Thu Hiền

Keyword(s):

Data Mining ◽

Information System ◽

Set Theory ◽

Rough Set ◽

Rough Set Theory ◽

Fuzzy Rough Set

Ngày nay với sự phát triển mạnh mẽ các ứng dụng công nghệ thông tin và Internet vào nhiều lĩnh vực, đã tạo ra nhiều cơ sở dữ liệu khổng lồ. Số lượng các bản ghi cũng như kích thước từng bản ghi được thu thập rất nhanh và lớn gây khó khăn trong việc lưu trữ và xử lý thông tin. Để khai thác hiệu quả nguồn thông tin từ các cơ sở dữ liệu lớn ngày càng trở thành vấn đề cấp thiết và đóng vai trò chủ đạo trong việc giải quyết các bài toán thực tế. Bên cạnh các phương pháp khai thác thông tin truyền thống, các nhà nghiên cứu đã phát triển các phương pháp rút gọn thuộc tính nhằm giảm kích cỡ của không gian dữ liệu, loại bỏ những thuộc tính không liên quan. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một số phương pháp rút gọn thuộc tính theo tiếp cận tập thô mờ, nghĩa là lý thuyết tập thô kết hợp với lý thuyết tập mờ. Đồng thời, tác giả xây dựng công cụ độ đo và bảng ngẫu nhiên tổng quát hóa để tìm tập xấp xỉ trong hệ thông tin đa trị.

Download Full-text