This study investigated differences of display rule by age and gender and the effects of theory of mind and affective perspective taking on display rule. Subjects were 64 4- to 5-year old children. Instruments were false belief, appearance-reality distinction, affective perspective taking, gift-giving, and display rule understanding task. Findings were (1) Display rule understanding differed by age; older children understood the display rules better than younger children. (2) Theory of mind influenced positive display rule behavior. (3) Theory of mind and affective perspective taking had a significant effect on display rule understanding.
It is well-known that default rules require a nonmonotonic logic. Veltman proposed one dynamic theory which interprets default rules in such a way that correct inferences can be made at each information state. But his theory has some problems. First, this theory excludes the possibility that a default rule can be true of false. Second, his representation of an information state makes it difficult to interpret a default rule embedded in another sentence. Third, the notion of a frame which is introduced in the interpretation of a default rule and the adjustment of inferential expectation has a more complex structure than is necessary, In this paper, I propose a truth-conditional theory of default rules in which the meaning of a default rule is defined as a truth-condition in a possible world and which assumes a simpler structure of a frame. This makes it possible to interpret a default rule embedded in a sentence. A dynamic theory for default rules is also proposed for correct inferences based on default rules.
We can not distinguish semantism of the feature of the current language “big”, “small”, “beautiful”. But we study artificial linguistic interface work and convert natural language to digital binary linguistic theory, we should define the basical conversion process. When we utilize the sum of product fuzzy theory and the visible numerical value, we can establish reasoning rule of input language. Fuzzy theory should be converted to general resulting rule.
In many cases, fuzzy modeling has a defect that the design procedure cannot be theoretically justified. To overcome this difficulty, we suggest a new design method for fuzzy model by combining genetic algorithm(GA) and mush set theory. GA, which has the advantages is optimization, and rule base. However, it is some what time consuming, so are introduce rough set theory to the rule reduction procedure. As a result, the decrease of learning time and the considerable rate of rule reduction is achieved without loss of useful information. The preposed algorithm is composed of three stages; First stage is quasi-optimization of fuzzy model using GA(coarse tuning). Next the obtained rule base is reduced by rough set concept(rule reduction). Finally we perform re-optimization of the membership functions by GA(fine tuning). To check the effectiveness of the suggested algorithm, examples for time series prediction are examined.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.308-317
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2016
Multiple evidences based decision making is an important functionality for computers and robots. To combine multiple evidences, mathematical theory of evidence has been developed, and it involves the most vital part called Dempster's rule of combination. The rule is used for combining multiple evidences. However, the combined result gives a counterintuitive conclusion when highly conflicting evidences exist. In particular, when we obtain two different sources of evidence for a single hypothesis, only one of the sources may contain evidence. In this paper, we introduce a modified combination rule based on the partial conflict measurement by using an absolute difference between two evidences' basic probability numbers. The basic probability number is described in details in Section 2 "Mathematical Theory of Evidence". As a result, the proposed combination rule outperforms Dempster's rule of combination. More precisely, the modified combination rule provides a reasonable conclusion when combining highly conflicting evidences and shows similar results with Dempster's rule of combination in the case of the both sources of evidence are not conflicting. In addition, when obtained evidences contain multiple hypotheses, our proposed combination rule shows more logically acceptable results in compared with the results of Dempster's rule.
Rule based machine learning techniques are very important in our real world now. We can list out some important application which we can apply rule based machine learning algorithm such as medical data mining, business transaction mining. The different between rules based machine learning and model based machine learning is that model based machine learning out put some models, which often are very difficult to understand by expert or human. But rule based techniques output are the rule sets which is in IF THEN format. For example IF blood pressure=90 and kidney problem=yes then take this drug. By this way, medical doctor can easy modify and update some usable rule. This is the scenario in medical decision support system. Currently, Rough set is one of the most famous theory which can be used for produce the rule. LEM2 is the algorithm use this theory and can produce the small set of rule on the database. In this paper, we present an improvement of LEM2 algorithm which incorporates the variable precision techniques.
본 연구의 목적은 활동 이론의 관점에서 초등학교 예비교사인 김교사가 실시한 수학 수업을 탐색하는 것이다. 본 연구에서는 $Engestr{\ddot{o}}m$이 제안한 활동 이론(Activity theory)과 활동체계(Activity system)의 주요 개념인 주체, 목표, 도구, 공동체, 분업, 규칙의 측면에서 수학 수업과 수학 수업에서 나타난 현상을 살펴보았다. 본 연구의 결과로서, 활동체계로서의 김교사의 수학 수업에서 목표와 도구의 동요, 목표-규칙-결과-학생 주체 사이에서 발생하는 '다층-목소리'와 갈등, 분업-공동체-규칙 사이에 내재하는 불협화음 등의 현상이 발생함을 논의하였다. 또한, 본 연구에서는 김교사의 수업에서 수학과 교육과정의 강조점인 조작 교구를 활용한 수학 원리의 이해가 활동체계의 규칙으로 작용함을 확인했으며, 이러한 규칙이 수학 수업에서 구현되기 위해서는 공동체의 노력과 정책적 지원이 필요함을 제안하였다.
Golden-rule like formulas have been used without theoretical basis to calculate the resonance lifetimes and final state distributions in the predissociation of van der Waals molecules. Here we present their theoretical basis by extending Fano's configuration interaction theory. Such extensions were independently done by Farnonux [Phys. Rev. 1985, 25, 287] but his work, unfortunately, was not well known outside some small group of people in the field of Auger spectroscopy. Since my extension is easier to understand than his, it is presented here. Theoretical basis of Golden rule like formulas used in the predissociation of van der Waals molecules was obtained by using such extensions. Factors responsible for several aspects of predissociation dynamics, such as variations of dynamics as functions of resonance lifetimes, or variations in shapes of final quantum state distributions of photofragments around resonances, were identified. Parameters, or dynamical information that could be obtained from the measurement of partial cross section spectra were accordingly determined. The theory was applied to the vibrational predissociation of triatomic van der Waals molecules and its result was compared with those calculated by close-coupling method. An example where Golden-rule like expression fails and branching ratios vary greatly around a resonance was considered.
본 논문에서는 헬스케어시스템에서 효율적인 질병 관리를 위한 질병 규칙을 생성하는 질병규칙생성 기법(Disease Rule Creation Scheme)을 제안한다. DRCS는 기본적으로 Rough Set Theory의 개념을 이용하며, 각 속성과 결정 속성간의 지지율을 계산한다. 그리고 결정 속성을 기준으로 지지율이 낮은 속성은 제거한 후에, 질병을 판단할 수 있는 질병 규칙을 생성한다. 그 결과, DRCS는 C4.5알고리즘 보다 적은 질병규칙의 수를 생성하였으며, 질병 규칙의 정확성은 향상되었다.
Expert systems using uncertain and ambiguous knowledge are not of the recent interests about uncertainty problem for performing inference similar to the decision making of a human expert. Human factors on rule-based systems often involve uncertain information. Expert systems had been used the methods of conflict resolution in a rule conflict situation, but this methods not properly solved the rule conflict. If a human expert appends a new rule to an original rule base, the rule base rightly causes a rule conflict. In this paper, the problem of rule conflict is regarded as one in which uncertainty of information is fundamentally involved. In the reduction of problem with uncertainty, we propose an enhanced rule ordering method, which improve the rule ordering method using Dempster-Shafer theory. We also propose a combinative index, which involve human factors of experts decision making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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