Lingwistyczne podsumowania baz danych.inteligentne generowanie s



Podobne dokumenty
Język naturalny jako pomost między danymi cyfrowymi maszyny a rozumieniem człowieka

Interwałowe zbiory rozmyte

POZYSKIWANIE WIEDZY Z RELACYJNYCH BAZ DANYCH: WIELOPODMIOTOWE PODSUMOWANIA LINGWISTYCZNE

Nazwa przedmiotu: METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAGADNIENIACH EKONOMICZNYCH Artificial intelligence methods in economic issues Kierunek:


Reprezentacja rozmyta - zastosowania logiki rozmytej

Normalizacja relacji z atrybutami rozmytymi poziomu drugiego

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

ZBIORY ROZMYTE I WNIOSKOWANIE PRZYBLIŻONE

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 230/C-3

Logika rozmyta typu 2. mgr inż. Maciej Świechowski promotor: prof. dr hab. Jacek Mańdziuk

Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Niepewność wiedzy. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska

Dane osobowe: Wykształcenie: Doświadczenie zawodowe: CURRICULUM VITAE

Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s.

ALGORYTM PROJEKTOWANIA ROZMYTYCH SYSTEMÓW EKSPERCKICH TYPU MAMDANI ZADEH OCENIAJĄCYCH EFEKTYWNOŚĆ WYKONANIA ZADANIA BOJOWEGO

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

ZASTOSOWANIE ZBIORÓW ROZMYTYCH W OCENIE OSIĄGNIĘCIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA

THE PART OF FUZZY SYSTEMS ASSISTING THE DECISION IN DI- AGNOSTICS OF FUEL ENGINE SUBASSEMBLIES DEFECTS

Nazwa przedmiotu: PODSTAWY TEORII ZBIORÓW ROZMYTYCH I ARYTMETYKI PRZEDZIAŁOWEJ Foundations of fuzzy set theory and interval arithmetic Kierunek:

Interpreter wyrażeń rozmytych stosowanych w składni języka SQL

Inteligencja obliczeniowa

LISTA KURSÓW PLANOWANYCH DO URUCHOMIENIA W SEMESTRZE ZIMOWYM 2015/2016

Sztuczna inteligencja : Zbiory rozmyte cz. 2

METODY INTELIGENCJI OBLICZENIOWEJ wykład 6

PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM

PODSTAWY INŻYNIERI WIEDZY

Rozmyte drzewa decyzyjne. Łukasz Ryniewicz Metody inteligencji obliczeniowej

CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków

PODEJMOWANIE DECYZJI Z WYKORZYSTANIEM ROZMYTEJ METODY SAW I TRANSFORMATY MELLINA 1

System wspomagania harmonogramowania przedsięwzięć budowlanych

Logika rozmyta typu 2

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki

PRZEDZIAŁOWE STEROWNIKI ROZMYTE W ZARZĄDZANIU INFORMACJĄ O ZANIECZYSZCZENIACH POWIETRZA

WYKŁAD 10 Rozmyta reprezentacja danych (modelowanie i wnioskowanie rozmyte)

ID1SII4. Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)

Sztuczna inteligencja: zbiory rozmyte

KARTA PRZEDMIOTU. 17. Efekty kształcenia:

Sylabus modułu kształcenia na studiach wyższych. Nazwa Wydziału. Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia

Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki

I rok. semestr 1 semestr 2 15 tyg. 15 tyg. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer. wykł. I rok. w tym. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer.

Auditorium classes. Lectures

KARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu. Metody drążenia danych D1.3

STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI. METODY HEURYSTYCZNE wykład 6. (alternatywa dla s) (zdef. poprzez klasę s) GAUSSOWSKA F.

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) niestacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)

PRZYKŁAD IMPLEMENTACJI BIOCYBERNETYCZNYCH ALGORYTMÓW LOGIKI ROZMYTEJ W URZĄDZENIU Z PREDYKCJĄ POGODY

Field of study: Computer Science Study level: First-cycle studies Form and type of study: Full-time studies. Auditorium classes.

KARTA PRZEDMIOTU WYMAGANIA WSTEPNE CELE KURSU

Koncepcja wykorzystania rozmytego rachunku zdań do oceny skuteczności metod informatycznych wspomagających zarządzanie wiedzą na uczelniach

Przedmiot Prowadzący Termin I (data/godz/miejsce) Analiza matematyczna I. Prof. T. Inglot Dr W. Wawrzyniak- Kosz. Prof. Z. Kowalski Dr G.

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

ZASTOSOWANIA METOD INTELIGENTNYCH W AKUSTYCE

Wnioskowanie rozmyte. Krzysztof Patan

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

Laboratorium Komputerowych Systemów Rozpoznawania Projekt 2. Lingwistyczne podsumowania baz danych

Inżynieria Rolnicza 5(114)/2009

Bazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI

AUTO-STROJENIE REGULATORA TYPU PID Z WYKORZYSTANIEM LOGIKI ROZMYTEJ

ADAPTACYJNE STEROWANIE ROZMYTE ZE ZBIORAMI TYPU II ZŁOŻONEGO UKŁADU NAPĘDOWEGO PRACUJĄCEGO W ZAKRESIE PRĘDKOŚCI NISKIEJ

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

1. Wstęp. 2. Podobieństwo obiektów. Andrzej Łachwa

ZAŁĄCZNIK NR 2A do Wniosku

(w oparciu o uchwały Rady Wydziału z dn. 8 grudnia 2006, 15 stycznia 2008, 17 czerwca 2008, 27 listopada 2008 i 12 maja 2011)

Podstawy sztucznej inteligencji

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Wybrane problemy zarządzania wiedzą

Inteligencja. Władysław Kopaliśki, Słownik wyrazów obcych i zwrotów obcojęzycznych

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania

WYKORZYSTANIE MODELI TAKAGI SUGENO DO KRÓTKOTERMINOWEGO PROGNOZOWANIA ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ ODBIORCÓW WIEJSKICH

semestr zimowy Teoria sterowania tak

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Hurtownie danych. Wprowadzenie do systemów typu Business Intelligence

KARTA PRZEDMIOTU. 2. Kod przedmiotu: SYSTEMY INFORMACYJNE W MEDYCYNIE

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

Kurs logiki rozmytej - pomoc. Wojciech Szybisty

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2010/2011

Wydział Informatyki WIT Studia inżynierskie (1. stopnia) stacjonarne (dzienne) Plan studiów w roku akademickim 2006/07 wg standardu ECTS 1 / 5

WPŁYW OPÓŹNIENIA NA DYNAMIKĘ UKŁADÓW Z REGULACJĄ KLASYCZNĄ I ROZMYTĄ

Field of study: Computer Science Study level: First-cycle studies Form and type of study: Full-time studies. Auditorium classes.

ROZDZIAŁ 1. WPROWADZENIE DO PROBLEMATYKI SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH 19

Dariusz Kacprzak Katedra Matematyki Politechnika Białostocka

Rok akademicki: 2017/2018 Kod: JIS AD-s Punkty ECTS: 5. Kierunek: Informatyka Stosowana Specjalność: Modelowanie i analiza danych

RAMOWY PROGRAM STUDIÓW NA KIERUNKU INFORMATYKA STUDIA INŻYNIERSKIE SEMESTR: I


Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery

Inteligentne Systemy Prognozowania

Python wstęp do programowania dla użytkowników WCSS

PLAN STUDIÓW Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Wydział Zarządzania i Ekonomii Inżynieria danych

Tworzenie aplikacji bazodanowych

ZALEŻNOŚCI FUNKCYJNE MIĘDZY ATRYBUTAMI ROZMYTYMI POZIOMU DRUGIEGO Z INTERWAŁOWĄ FUNKCJĄ PRZYNALEŻNOŚCI

Plan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji

Kierunek: Mechatronika Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne. Wykład Ćwiczenia

Streszczenie rozprawy doktorskiej. mgr Aleksandry Rutkowskiej. Optymalizacja portfela papierów wartościowych w świetle teorii wiarygodności Liu

Klasyfikacja publikacji po uzyskaniu stopnia doktora

Wykorzystanie rozmytych baz danych i baz wiedzy do wspomagania przedsięwzięć inżynieryjnych

Transkrypt:

Lingwistyczne podsumowania baz danych. Inteligentne generowanie streszczeń Instytut Informatyki, Politechnika Łódzka Katowice, 29 stycznia 2010 r.

Problematyka Bazy i hurtownie danych olbrzymia ilość liczb...... a ludzka percepcja jest ograniczona Wymagania użytkowników Przyjazna, naturalna reprezentacja danych czytelność danych i wiedzy język naturalny znaczenie i kontekst objaśnianie, podsumowywanie

Problematyka Bazy i hurtownie danych olbrzymia ilość liczb...... a ludzka percepcja jest ograniczona Wymagania użytkowników Przyjazna, naturalna reprezentacja danych czytelność danych i wiedzy język naturalny znaczenie i kontekst objaśnianie, podsumowywanie

Problematyka Bazy i hurtownie danych olbrzymia ilość liczb...... a ludzka percepcja jest ograniczona Wymagania użytkowników Przyjazna, naturalna reprezentacja danych czytelność danych i wiedzy język naturalny znaczenie i kontekst objaśnianie, podsumowywanie

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Zbiór rozmyty A = { x, µ A (x) : x X} (1) µ A : X [0, 1] funkcja przynależności [Zadeh 1965] Własność zbiór posiadających ją obiektów

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Zbiór rozmyty A = { x, µ A (x) : x X} (1) µ A : X [0, 1] funkcja przynależności [Zadeh 1965] Własność zbiór posiadających ją obiektów

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych ORAZ, LUB, NIE - iloczyn, suma, dopełnienie zb. rozm. BARDZO, MNIEJ WIECEJ, PRAWIE - modyfikatory, hedges operacje na funkcjach przynależności, np. potęgowanie Wyrażenia kwantyfikowane lingwistycznie ) T ( Q x ów jest S) = µ Q (card(s) ( ) card(s W) T ( Q x ów, które są W, jest S) = µ Q card(w) (2) (3) gdzie: S, W zbiory rozmyte w X, Q kwantyfikator rozmyty np. OKOŁO POŁOWY studentów ma WYSOKA ŚREDNIA

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych ORAZ, LUB, NIE - iloczyn, suma, dopełnienie zb. rozm. BARDZO, MNIEJ WIECEJ, PRAWIE - modyfikatory, hedges operacje na funkcjach przynależności, np. potęgowanie Wyrażenia kwantyfikowane lingwistycznie ) T ( Q x ów jest S) = µ Q (card(s) ( ) card(s W) T ( Q x ów, które są W, jest S) = µ Q card(w) (2) (3) gdzie: S, W zbiory rozmyte w X, Q kwantyfikator rozmyty np. OKOŁO POŁOWY studentów ma WYSOKA ŚREDNIA

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych ORAZ, LUB, NIE - iloczyn, suma, dopełnienie zb. rozm. BARDZO, MNIEJ WIECEJ, PRAWIE - modyfikatory, hedges operacje na funkcjach przynależności, np. potęgowanie Wyrażenia kwantyfikowane lingwistycznie ) T ( Q x ów jest S) = µ Q (card(s) ( ) card(s W) T ( Q x ów, które są W, jest S) = µ Q card(w) (2) (3) gdzie: S, W zbiory rozmyte w X, Q kwantyfikator rozmyty np. OKOŁO POŁOWY studentów ma WYSOKA ŚREDNIA

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Lingwistyczne podsumowania baz danych Większość pracowników ma średnią pensję 1-sza forma, Q I, [Yager 1982] ( ) d T = µ i D µ S (d i ) Q D Większość pracowników około 30 lat, ma średnią pensję 2-ga forma, Q II, [Kacprzyk, Yager, Zadrożny 2001] ( d T = µ i D µ S (d i ) µ W (d i ) Q d i D µ W (d i ) ) (4) (5) gdzie D = {d 1, d 2,..., d m }

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Lingwistyczne podsumowania baz danych Większość pracowników ma średnią pensję 1-sza forma, Q I, [Yager 1982] ( ) d T = µ i D µ S (d i ) Q D Większość pracowników około 30 lat, ma średnią pensję 2-ga forma, Q II, [Kacprzyk, Yager, Zadrożny 2001] ( d T = µ i D µ S (d i ) µ W (d i ) Q d i D µ W (d i ) ) (4) (5) gdzie D = {d 1, d 2,..., d m }

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Około połowy pracowników ma około 30 lat [0.61]. Znacznie więcej niż 2000 pracowników ma wyższe wykształcenie [0.74]. Około połowy pracowników zarabia blisko 4000 [0.53]. Wielu pracowników ma wyższe wykształcenie i zarabia blisko 4000 [0.36]

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Około połowy pracowników ma około 30 lat [0.61]. Znacznie więcej niż 2000 pracowników ma wyższe wykształcenie [0.74]. Około połowy pracowników zarabia blisko 4000 [0.53]. Wielu pracowników ma wyższe wykształcenie i zarabia blisko 4000 [0.36]

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Około połowy pracowników ma około 30 lat [0.61]. Znacznie więcej niż 2000 pracowników ma wyższe wykształcenie [0.74]. Około połowy pracowników zarabia blisko 4000 [0.53]. Wielu pracowników ma wyższe wykształcenie i zarabia blisko 4000 [0.36]

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Około połowy pracowników ma około 30 lat [0.61]. Znacznie więcej niż 2000 pracowników ma wyższe wykształcenie [0.74]. Około połowy pracowników zarabia blisko 4000 [0.53]. Wielu pracowników ma wyższe wykształcenie i zarabia blisko 4000 [0.36]

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Około połowy pracowników ma około 30 lat [0.61]. Znacznie więcej niż 2000 pracowników ma wyższe wykształcenie [0.74]. Około połowy pracowników zarabia blisko 4000 [0.53]. Wielu pracowników ma wyższe wykształcenie i zarabia blisko 4000 [0.36]

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Około połowy pracowników ma około 30 lat [0.61]. Znacznie więcej niż 2000 pracowników ma wyższe wykształcenie [0.74]. Około połowy pracowników zarabia blisko 4000 [0.53]. Wielu pracowników ma wyższe wykształcenie i zarabia blisko 4000 [0.36]

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Około połowy pracowników ma około 30 lat [0.61]. Znacznie więcej niż 2000 pracowników ma wyższe wykształcenie [0.74]. Około połowy pracowników zarabia blisko 4000 [0.53]. Wielu pracowników ma wyższe wykształcenie i zarabia blisko 4000 [0.36]

Reprezentacja wyrażeń nieprecyzyjnych Lingwistyczne podsumowania baz danych Około połowy pracowników ma około 30 lat [0.61]. Znacznie więcej niż 2000 pracowników ma wyższe wykształcenie [0.74]. Około połowy pracowników zarabia blisko 4000 [0.53]. Wielu pracowników ma wyższe wykształcenie i zarabia blisko 4000 [0.36]

Prace bieżące Ostatnie publikacje Kacprzyk, Zadrożny 1995 FQUERY for MS Access George, Srikanth 1996 zastosowanie alg. genetycznych Kacprzyk, Strykowski 1996 wspomaganie marketingu Ochelska 2001 podsumowania dokumentów medycznych Kacprzyk, Zadrożny 2003 protoformy, podsumowania interaktywne i przez internet Kacprzyk, Wilbik 2007 podsumowania szeregów czasowych wiele innych

Prace bieżące Ostatnie publikacje Kacprzyk, Zadrożny 1995 FQUERY for MS Access George, Srikanth 1996 zastosowanie alg. genetycznych Kacprzyk, Strykowski 1996 wspomaganie marketingu Ochelska 2001 podsumowania dokumentów medycznych Kacprzyk, Zadrożny 2003 protoformy, podsumowania interaktywne i przez internet Kacprzyk, Wilbik 2007 podsumowania szeregów czasowych wiele innych

Prace bieżące Ostatnie publikacje Kacprzyk, Zadrożny 1995 FQUERY for MS Access George, Srikanth 1996 zastosowanie alg. genetycznych Kacprzyk, Strykowski 1996 wspomaganie marketingu Ochelska 2001 podsumowania dokumentów medycznych Kacprzyk, Zadrożny 2003 protoformy, podsumowania interaktywne i przez internet Kacprzyk, Wilbik 2007 podsumowania szeregów czasowych wiele innych

Prace bieżące Ostatnie publikacje Kacprzyk, Zadrożny 1995 FQUERY for MS Access George, Srikanth 1996 zastosowanie alg. genetycznych Kacprzyk, Strykowski 1996 wspomaganie marketingu Ochelska 2001 podsumowania dokumentów medycznych Kacprzyk, Zadrożny 2003 protoformy, podsumowania interaktywne i przez internet Kacprzyk, Wilbik 2007 podsumowania szeregów czasowych wiele innych

Prace bieżące Ostatnie publikacje Kacprzyk, Zadrożny 1995 FQUERY for MS Access George, Srikanth 1996 zastosowanie alg. genetycznych Kacprzyk, Strykowski 1996 wspomaganie marketingu Ochelska 2001 podsumowania dokumentów medycznych Kacprzyk, Zadrożny 2003 protoformy, podsumowania interaktywne i przez internet Kacprzyk, Wilbik 2007 podsumowania szeregów czasowych wiele innych

Prace bieżące Ostatnie publikacje Kacprzyk, Zadrożny 1995 FQUERY for MS Access George, Srikanth 1996 zastosowanie alg. genetycznych Kacprzyk, Strykowski 1996 wspomaganie marketingu Ochelska 2001 podsumowania dokumentów medycznych Kacprzyk, Zadrożny 2003 protoformy, podsumowania interaktywne i przez internet Kacprzyk, Wilbik 2007 podsumowania szeregów czasowych wiele innych

Prace bieżące Problematyka Prace bieżące Ostatnie publikacje Podsumowania danych rozmytych poprzez type-2 fuzzy sets Przyspieszone i/lub nowe algorytmy obliczania degrees of truth Miary jakości podsumowań Gramatyka i fleksja podsumowań Interfejsy użytkownika i eksperta/-ów GD O(n log n) MVCP O(n) T 1 T 5, T 6 T 11, I, SP( ), descriptors Jęz. słowiańskie Wykresy JChart, format XML

Prace bieżące Problematyka Prace bieżące Ostatnie publikacje Podsumowania danych rozmytych poprzez type-2 fuzzy sets Przyspieszone i/lub nowe algorytmy obliczania degrees of truth Miary jakości podsumowań Gramatyka i fleksja podsumowań Interfejsy użytkownika i eksperta/-ów GD O(n log n) MVCP O(n) T 1 T 5, T 6 T 11, I, SP( ), descriptors Jęz. słowiańskie Wykresy JChart, format XML

Prace bieżące Problematyka Prace bieżące Ostatnie publikacje Podsumowania danych rozmytych poprzez type-2 fuzzy sets Przyspieszone i/lub nowe algorytmy obliczania degrees of truth Miary jakości podsumowań Gramatyka i fleksja podsumowań Interfejsy użytkownika i eksperta/-ów GD O(n log n) MVCP O(n) T 1 T 5, T 6 T 11, I, SP( ), descriptors Jęz. słowiańskie Wykresy JChart, format XML

Prace bieżące Problematyka Prace bieżące Ostatnie publikacje Podsumowania danych rozmytych poprzez type-2 fuzzy sets Przyspieszone i/lub nowe algorytmy obliczania degrees of truth Miary jakości podsumowań Gramatyka i fleksja podsumowań Interfejsy użytkownika i eksperta/-ów GD O(n log n) MVCP O(n) T 1 T 5, T 6 T 11, I, SP( ), descriptors Jęz. słowiańskie Wykresy JChart, format XML

Prace bieżące Problematyka Prace bieżące Ostatnie publikacje Podsumowania danych rozmytych poprzez type-2 fuzzy sets Przyspieszone i/lub nowe algorytmy obliczania degrees of truth Miary jakości podsumowań Gramatyka i fleksja podsumowań Interfejsy użytkownika i eksperta/-ów GD O(n log n) MVCP O(n) T 1 T 5, T 6 T 11, I, SP( ), descriptors Jęz. słowiańskie Wykresy JChart, format XML

Prace bieżące Ostatnie publikacje Nadal olbrzymi i niewykorzystany potencjał aplikacyjny Barwise a i Coopera teoria uogólnionej kwantyfikacji (TGQ) ponad 30 rodzajów kwantyfikatorów lingwistycznych (!) Rozszerzenia zbiorów rozmytych Przedziałowe zbiory rozmyte Intuicjonistyczne zbiory rozmyte oraz I-fuzzy sets Zbiory rozmyte typu 2 Zbiory przybliżone Pawlaka Nowe implementacje, w połączeniu np. z Fuzzy SQL

Prace bieżące Ostatnie publikacje Nadal olbrzymi i niewykorzystany potencjał aplikacyjny Barwise a i Coopera teoria uogólnionej kwantyfikacji (TGQ) ponad 30 rodzajów kwantyfikatorów lingwistycznych (!) Rozszerzenia zbiorów rozmytych Przedziałowe zbiory rozmyte Intuicjonistyczne zbiory rozmyte oraz I-fuzzy sets Zbiory rozmyte typu 2 Zbiory przybliżone Pawlaka Nowe implementacje, w połączeniu np. z Fuzzy SQL

Prace bieżące Ostatnie publikacje Nadal olbrzymi i niewykorzystany potencjał aplikacyjny Barwise a i Coopera teoria uogólnionej kwantyfikacji (TGQ) ponad 30 rodzajów kwantyfikatorów lingwistycznych (!) Rozszerzenia zbiorów rozmytych Przedziałowe zbiory rozmyte Intuicjonistyczne zbiory rozmyte oraz I-fuzzy sets Zbiory rozmyte typu 2 Zbiory przybliżone Pawlaka Nowe implementacje, w połączeniu np. z Fuzzy SQL

Ostatnie publikacje Prace bieżące Ostatnie publikacje Niewiadomski, A., On Finity, Countability, Cardinalities, And Cylindric Extensions of Type-2 Fuzzy Sets in Linguistic Summarization of Databases, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2010, (w druku). Niewiadomski, A., Korczak, O., Methods of evaluating degrees of truth for linguistic summaries of data: a comparative analysis. Lecture Notes in Artificial Intelligence, 2010, (w druku). Niewiadomski, A., On type-2 fuzzy logic and linguistic summarization of databases, Bulletin of the Section of Logic, Vol. 38, Nr 3/4, 2009, ss. 215 227. Niewiadomski, A., Methods for the Linguistic Summarization of Data: Applications of Fuzzy Sets and Their Extensions. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2008. Seria IBS PAN, Badania Systemowe, tom 60. Niewiadomski, A., A type-2 fuzzy approach to linguistic summarization of data, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 16, Nr 1, 2008, ss. 198-212. Niewiadomski, A., Ochelska, J., Szczepaniak, P. S., Interval- valued linguistic summaries of databases, Control and Cybernetics, Vol. 35, Nr 2, 2006, ss. 415-444.