S-粗集與粗決策

內容概要

本書給出了S-粗集的兩類形式：單向S-粗集和雙向S-粗集以及S-粗集的遺傳、記憶特征，提出S-粗決策，給出S-決策分析模型；S-粗集與生命科學、人工智能系統(tǒng)交叉，進行了多視角的討論．提出了函數(shù)S-粗集的兩類形式：函數(shù)單向S-粗集和函數(shù)雙向S-粗集，并給出函數(shù)S-粗集在系統(tǒng)(金融系統(tǒng)，投資系統(tǒng))中規(guī)律挖掘、規(guī)律發(fā)現(xiàn)的討論，這些討論是開展粗系統(tǒng)理論與應用研究的理論基礎。該書的特點是視野寬，視角新，學科滲透性強。    本書適合數(shù)學、經濟、金融、管理、系統(tǒng)科學等專業(yè)的大學生、研究生、教師以及廣大工程技術研究人員閱讀參考。

書籍目錄

序言第1章 Z.Pawlak粗集的概念與應用  1.1 Z.Pawlak粗集與它的結構  1.2 集合X的下近似與上近似關系  1.3 知識的屬性依賴發(fā)現(xiàn)  1.4 知識的顆粒特征  1.5 知識粒度與屬性的依賴  1.6 重要度與最小約簡  1.7 決策系統(tǒng)與決策協(xié)調度  1.8 粗集在決策中的應用第2章 變異粗集  2.1 變異粗集和它的結構  2.2 [а/R]知識與[а/R]知識挖掘判定定理  2.3 變異知識[а/R]和它的依賴特性  2.4 [а/R]知識-[R]知識生成與它的依賴性定理  2.5 [а/R]知識-[R]知識k階生成與它的依賴性定理第3章 S-粗集  3.1 元素遷移f與元素遷移f概念  3.2 單向S-粗集  3.3 雙向S-粗集與單向S-粗集對偶  3.4 分解基，f-分解類與還原基，f-還原類  3.5 S-粗集的F-分解定理  3.6 S-粗集的F-還原定理  3.7 F-分解-F-還原的關系與分解基-還原基的不變性  3.8 S-粗集的副集а-生成與а-生成定理  3.9 S-粗集的副集η-嵌入與η-嵌入定理  3.10 單向變異S-粗集  3.11 雙向變異S-粗集  3.12 變異S-粗集的變異-對偶原理第4章 S-粗集與它的遺傳  4.1 f-產遺傳基因與f-遺傳知識  4.2 S-粗集的F-遺傳與F-遺傳定理  4.3 S-粗集的F-遺傳顯性特征  4.4 F-遺傳變異與F-遺傳顯性的關系  4.5 f-遺傳基因與f-遺傳知識  4.6 S-粗集的F-遺傳與F-遺傳定理  4.7 S-粗集的F-遺傳隱性特征  4.8 F-遺傳變異與F-遺傳隱性的關系  4.9 （f，f）-遺傳知識與（f，f）-遺傳基因  4.10 S-粗集的(F，F(xiàn))-遺傳與(F，F(xiàn))-遺傳定理  4.11 (F，F(xiàn))-遺傳顯性與(F，F(xiàn))-遺傳隱性的關系  4.12 S-粗集在新金屬材料發(fā)現(xiàn)中的應用  4.13 S-粗集在知識過濾-知識發(fā)現(xiàn)中的應用第5章 S-粗集與它的記憶  5.1 元素遷移f與f-記憶知識  5.2 F-記憶S-粗集與它的F-記憶特性  5.3 元素遷移f與f-記憶知識  5.4 F-記憶S-粗集與它的F-記憶特性  5.5 （f，f）-記憶知識  5.6 F記憶S-粗集與它的F-記憶特性  5.7 S-粗集的記憶特性在系統(tǒng)跟蹤識別中的應用第6章 函數(shù)S-粗集  6.1 函數(shù)單向S-粗集  6.2 函數(shù)雙向S-粗集  6.3 函數(shù)單向S-粗集的對偶形式  6.4 函數(shù)S-粗集與S-粗集的關系  6.5 函數(shù)遷移與它的特征  6.6 函數(shù)S-粗集的數(shù)據模型與系統(tǒng)規(guī)律分離應用  6.7 函數(shù)粗集與z.Pawlak粗集的關系第7章 S-粗決策與S-粗決策模型  7.1 普通集上的決策與決策模型  7.2 Z.Pawlak粗集生成的粗決策與粗決策模型  7.3 單向S-粗決策與粗決策模型  7.4 雙向S-粗決策與粗決策模型  7.5 單向S-粗決策對偶與對偶粗決策模型第8章 S-粗集與學科交叉，滲透，融合，嫁接討論  8.1 S-粗集與系統(tǒng)分析-系統(tǒng)識別的滲透  8.2 S-粗集與生命科學的嫁接  8.3 函數(shù)S-粗集與系統(tǒng)管理的融合  8.4 函數(shù)S-粗集與金融-經濟系統(tǒng)的交叉參考文獻

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