کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
391633 661904 2014 13 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On establishing nonlinear combinations of variables from small to big data for use in later processing
ترجمه فارسی عنوان
در ایجاد متغیرهای غیر خطی از داده های کوچک به بزرگ برای استفاده در پردازش بعدی
کلمات کلیدی
اطلاعات بزرگ، ترکیب علمی، پردازش سریع ترکیبی غیر خطی، پردازش موازی و توزیع شده، پیش پردازش
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی

This paper presents a very efficient method for establishing nonlinear combinations of variables from small to big data for use in later processing (e.g., regression, classification, etc.). Variables are first partitioned into subsets each of which has a linguistic term (called a causal condition) associated with it. Our Causal Combination Method uses fuzzy sets to model the terms and focuses on interconnections (causal combinations) of either a causal condition or its complement, where the connecting word is AND which is modeled using the minimum operation. Our Fast Causal Combination Method is based on a novel theoretical result, leads to an exponential speedup in computation and lends itself to parallel and distributed processing; hence, it may be used on data from small to big.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 280, 1 October 2014, Pages 98–110
نویسندگان
, ,