粗糙集理論與方法

內容概要

　　本書系統(tǒng)地介紹了粗糙集理論的基本內容與方法，力圖概括國內外最新成果。主要內容有：粗糙集的基本概念，粗糙計算方法，粗糙集的代數(shù)性質與粗糙邏輯，粗糙集的各種推廣模型，粗糙集與其他處理不確定或不精確問題理論的聯(lián)系以及不完備信息系統(tǒng)下的粗糙集方法?！　”緯勺鳛橛嬎銠C科學、應用數(shù)學、自動控制、信息科學和管理工程等專業(yè)的高年級學生及研究生的教材，也可作為研究粗糙集理論與方法的科技人員的參考書。

書籍目錄

第一章 粗糙集理論的基本概念1.1 知識與知識庫1.2 不精確范疇，近似與粗糙集1.3 知識約簡1.4 知識的依賴性1.5 知識表達系統(tǒng)1.6 決策表1.7 區(qū)分矩陣與區(qū)分函數(shù)第二章 粗糙集模型的算法2.1 信息系統(tǒng)和決策表2.2 簡單分類2.3 支持子集2.4 決策屬性的支持度2.5 交的計算2.6 多個條件的支持度2.7 函數(shù)依賴2.8 恒等依賴2.9 重要性和核2.10 屬性依賴性2.11 約簡第三章 一般關系下的粗糙集模型3.1 二元關系與鄰域算子3.2 二元關系與粗糙近似算子3.3 近似算子的其他定義形式與比較3.4 近似算子的表示3.5 程度粗糙集模型第四章 粗糙集代數(shù)的公理化方法4.1 粗糙集理論的構造性方法4.2 粗糙集理論的公理化方法4.3 構造性方法與公理化方法的關系4.4 特殊類型的粗糙集代數(shù)第五章 粗糙集系統(tǒng)的代數(shù)結構5.1 粗糙集的Stone代數(shù)5.2 粗糙近似空間5.3 粗糙集和Nelson代數(shù)5.4 粗糙概念的代數(shù)刻畫5.5 半群中的粗理想第六章 粗糙邏輯與決策6.1 基于完備信息系統(tǒng)的粗糙邏輯6.2 決策邏輯與決策6.3 基于不完備信息系統(tǒng)的模態(tài)邏輯第七章 變精度粗糙集模型7.1 多數(shù)包含關系7.2 變精度粗糙集模型中的近似集7.3 集合的相對可辨別性7.4 β近似的性質7.5 屬性的近似依賴性7.6 近似約簡第八章 概率粗糙集模型8.1 有限論域上概率測度的基本知識8.2 信息摘8.3 概率粗糙集模型8.4 概率粗糙集模型的其他形式8.5 Bayes決策與粗糙近似8.6 粗糙隸屬函數(shù)與概念的聯(lián)合8.7 知識的不確定性度量8.8 概率粗糙集模型和確定性粗糙集模型的比較第九章 模糊粗糙集模型9.1 模糊集的基本概念9.2 模糊關系9.3 模糊粗糙集9.4 基于三角模的模糊粗糙集模型9.5 基于包含度的粗糙集模型9.6 修正型模糊粗糙集模型9.7 粗糙集與模糊集的比較第十章 基于隨機集的粗糙集模型10.1 隨機集與容度泛函10.2 信任函數(shù)與似然函數(shù)10.3 基于隨機集的粗糙集模型10.4 近似算子與可能性測度第十一章 不完備信息系統(tǒng)的粗糙集方法11.1 不完備信息系統(tǒng)11.2 近似集11.3 決策表，決策規(guī)則和知識約簡11.4 區(qū)分函數(shù)與約簡的計算參考文獻記號表

編輯推薦

　　《粗糙集理論與方法》可作為計算機科學、應用數(shù)學、自動控制、信息科學和管理工程等專業(yè)的高年級學生及研究生的教材，也可作為研究粗糙集理論與方法的科技人員的參考書。

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