粗糙集理論與方法

內(nèi)容概要

　　本書(shū)系統(tǒng)地介紹了粗糙集理論的基本內(nèi)容與方法，力圖概括國(guó)內(nèi)外最新成果。主要內(nèi)容有：粗糙集的基本概念，粗糙計(jì)算方法，粗糙集的代數(shù)性質(zhì)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(wèn)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?shū)可作為計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、自動(dòng)控制、信息科學(xué)和管理工程等專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)學(xué)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(shū)。

書(shū)籍目錄

第一章 粗糙集理論的基本概念1.1 知識(shí)與知識(shí)庫(kù)1.2 不精確范疇，近似與粗糙集1.3 知識(shí)約簡(jiǎn)1.4 知識(shí)的依賴(lài)性1.5 知識(shí)表達(dá)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(jiǎn)單分類(lèi)2.3 支持子集2.4 決策屬性的支持度2.5 交的計(jì)算2.6 多個(gè)條件的支持度2.7 函數(shù)依賴(lài)2.8 恒等依賴(lài)2.9 重要性和核2.10 屬性依賴(lài)性2.11 約簡(jiǎn)第三章 一般關(guān)系下的粗糙集模型3.1 二元關(guān)系與鄰域算子3.2 二元關(guān)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(gòu)造性方法4.2 粗糙集理論的公理化方法4.3 構(gòu)造性方法與公理化方法的關(guān)系4.4 特殊類(lèi)型的粗糙集代數(shù)第五章 粗糙集系統(tǒng)的代數(shù)結(jié)構(gòu)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(huà)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(guān)系7.2 變精度粗糙集模型中的近似集7.3 集合的相對(duì)可辨別性7.4 β近似的性質(zhì)7.5 屬性的近似依賴(lài)性7.6 近似約簡(jiǎn)第八章 概率粗糙集模型8.1 有限論域上概率測(cè)度的基本知識(shí)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(shí)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(guān)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(jī)集的粗糙集模型10.1 隨機(jī)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(jī)集的粗糙集模型10.4 近似算子與可能性測(cè)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(shí)約簡(jiǎn)11.4 區(qū)分函數(shù)與約簡(jiǎn)的計(jì)算參考文獻(xiàn)記號(hào)表

編輯推薦

　　《粗糙集理論與方法》可作為計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、自動(dòng)控制、信息科學(xué)和管理工程等專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)學(xué)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(shū)。

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