第9回ファジィ学問塾 師範・講義内容紹介

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講義1:非加法的測度といろんな積分

塚本弥八郎(名城大学 名誉教授)
 ルベーグ測度や確率測度は加法性で特徴づけられ,面積や体積あるいは期待値などの積分計算に使用される.しかし,主観的評価問題ではファジ測度も含めてより広く非加法的測度で対象を把握する必要がある.本講義では非加法的測度に基づくファジ積分,ショケ積分,包除積分について,分かりやすい例題を使いながら解説する.

講義2:ラフ集合の基礎の基礎

中村剛士(名古屋工業大学)
 ラフ集合(Rough Sets)は,その命名から,所謂クリスプ集合やファジィ集合と同列の類似した概念と思われがちである.たしかに,上近似と下近似からなる集合であり間違いではないが,初期導入としては,データマイニング,ルールマイニングの手法と捉える方が理解しやすい.この講義では,初学習者向けのラフ集合の基礎として,データマイニングの観点からのラフ集合の概念とビッグデータなどを扱うデータベースから有用なルールを抽出する方法について具体例を交えて概説する.

特別講義:多変量データの可視化技術の基礎 –Rによる演習付き–

古橋 武(名古屋大学)
 ビッグデータという言葉に象徴されるように,データからの知識抽出技術が注目を集めています.本講義ではこの技術の基礎の基礎である多変量データの可視化技術について演習付きの講義を行います.演習はRを使って,実際にデータの可視化を体験していただきます.可視化技術は主成分分析,判別分析,回帰分析などに基づくものを,理論を織り交ぜて解説します.最新のテンソル解析についても使えるスクリプトを用意します.

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