Fuzzy rules from ant-inspired computation

M. Galea and Q. Shen. Fuzzy rules from ant-inspired computation. Proceedings of the 13th International Conference on Fuzzy Systems, pages 1691-1696, 2004.

FRANTIC - A system for inducing accurate and comprehensible fuzzy rules

M. Galea and Q. Shen. FRANTIC - A system for inducing accurate and comprehensible fuzzy rules. Proceedings of the 2004 UK Workshop on Computational Intelligence, pages 136-143.

Scale and move transformation-based fuzzy interpolative reasoning: A revisit

Z. Huang and Q. Shen. Scale and move transformation-based fuzzy interpolative reasoning: A revisit. Proceedings of the 13th International Conference on Fuzzy Systems, pages 623-628, 2004.

Fuzzy interpolation with generalized representative values

Z. Huang and Q. Shen. Fuzzy interpolation with generalized representative values. Proceedings of the 2004 UK Workshop on Computational Intelligence, pages 161-171.

Modifying weighted fuzzy subsethood-based rule models with fuzzy quantifiers

K. Rasmani and Q. Shen. Modifying weighted fuzzy subsethood-based rule models with fuzzy quantifiers. Proceedings of the 13th International Conference on Fuzzy Systems, pages 1679-1684, 2004

Subsethood-based fuzzy modelling and classification

K. Rasmani and Q. Shen. Subsethood-based fuzzy modelling and classification. Proceedings of the 2004 UK Workshop on Computational Intelligence, pages 181-188.

Encouraging Complementary Fuzzy Rules within Iterative Rule Learning

M. Galea, Q. Shen and V. Singh. Encouraging Complementary Fuzzy Rules within Iterative Rule Learning. Proceedings of the 2005 UK Workshop on Computational Intelligence, pages 15-22.

Simultaneous ant colony optimisation algorithms for learning linguistic fuzzy rules

M. Galea and Q. Shen. Simultaneous ant colony optimisation algorithms for learning linguistic fuzzy rules. A. Abraham, C. Grosan and V. Ramos (Eds.), Swarm Intelligence in Data Mining, pages 75-99.

Fuzzy-Rough Feature Significance for Fuzzy Decision Trees

R. Jensen and Q. Shen, 'Fuzzy-Rough Feature Significance for Fuzzy Decision Trees,' in Proceedings of the 2005 UK Workshop on Computational Intelligence, pp. 89-96, 2005.

Fuzzy Interpolation and Extrapolation: A Practical Approach

Z. Huang and Q. Shen. Fuzzy interpolative and extrapolative reasoning: a practical approach. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 16(1):13-28, 2008.

Computational Intelligence and Feature Selection : Rough and Fuzzy Approaches

Computational Intelligence and Feature Selection provides a high level audience with both the background and fundamental ideas behind feature selection with an emphasis on those techniques based on rough and fuzzy sets, including their hybridizations. It introduces set theory, fuzzy set theory, rough set theory, and fuzzy-rough set theory, and illustrates the power and efficacy of the feature selections described through the use of real-world applications and worked examples. Program files implementing major algorithms covered, together with the necessary instructions and datasets, are available on the Web.

Modelling random fuzzy renewal reward processes

Shen, Q., Zhao, R., Tang, W. (2008). Modelling random fuzzy renewal reward processes. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 16 (5),1379-1385

W oczekiwaniu na Paruzję. Myśl eschatologiczna w prawosławnym piśmiennictwie słowiańskim do początku XVI wieku

Wydział Filologii Polskiej i Klasycznej: Instytut Filologii Słowiańskiej

Nie tylko Dzierżon: wprowadzenie do bibliografii piśmiennictwa pszczelniczego na Śląsku

Zadaniem artykułu jest ukazanie dorobku piśmiennictwa pszczelniczego na Śląsku. Pretekstem do poruszenia tego tematu jest przypadająca w 2011 roku dwusetna rocznica urodzin wybitnego pszczelarza Jana Dzierżona. Osoba i dokonania najsłynniejszego chyba w świecie Ślązaka do tego stopnia zdominowały historię pszczelarstwa tego regionu, że właściwie bardzo niewiele mówi się o dorobku innych działających aktywnie śląskich pszczelarzach praktykach i publicystach. Tymczasem dorobek ten jest imponujący. W części pierwszej artykułu przypomniano Nickela Jacoba ze Szprotawy, autora pierwszej wydanej na Śląsku książki pszczelarskiej, uznanego jednocześnie za ojca niemieckiej bibliografii pszczelarskiej. Wśród pionierów niemieckiej literatury fachowej dotyczącej pszczół znajduje się też Johann Coler ze Złotoryi. W XVIII wieku swą działalność praktyczną i publicystyczną w znacznej mierze związali ze Śląskiem Łużyczanin Adam Gottlieb Schirach i Niemiec Johann Riem. W dziełach innych autorów z zakresu gospodarstwa wiejskiego pojawiają się również fragmenty poświęcone pszczelarstwu. Dorobek swych poprzedników wzbogacił i swą działalnością rozsławił śląskie pszczelarstwo ksiądz dr Jan Dzierżon, odkrywca partenogenezy, konstruktor nowoczesnego ula, autor licznych publikacji. „Księciu pszczół” poświęcona została druga część artykułu. Przedstawiono w niej pokrótce jego życie i działalność, dzieje walki o uznanie teorii partenogenezy, ogromny dorobek publicystyczny. Wskazano jednocześnie na brak opracowania pełnej bibliografii podmiotowej. Dzierżon był wydawcą jednego z pierwszych na Śląsku czasopism pszczelarskich. Dorobek śląskiego czasopiśmiennictwa pszczelarskiego jest bogaty i dziwi fakt, że właściwie w bardzo małym dotychczas stopniu został poznany. Część trzecią poświęcono niemieckim i polskim czasopismom pszczelarskim wydawanym na Śląsku. Uwzględniono tutaj tytuły samoistne oraz dodatki. W podsumowaniu wykazano, że we wszystkich obszarach bibliografia piśmiennictwa śląskiego wymaga kompleksowego rozpoznania. Stan opracowania piśmiennictwa pszczelarskiego na Śląsku stanowi w pewnej mierze odbicie stanu bibliografii tego zagadnienia na ziemiach polskich.

The use of two relations in L-fuzzy contexts

In the analysis of relations among the elements of two sets it is usual to obtain different values depending on the point of view from which these relations are measured. The main goal of the paper is the modelization of these situations by means of a generalization of the L-fuzzy concept analysis called L-fuzzy bicontext. We study the L-fuzzy concepts of these L-fuzzy bicontexts obtaining some interesting results. Specifically, we will be able to classify the biconcepts of the L-fuzzy bicontext. Finally, a practical case is developed using this new tool.