可拓集與可拓數(shù)據(jù)挖掘

前言

　　人類的歷史，是一部解決矛盾問題、不斷開拓的歷史．可拓學(xué)研究用形式化的模型分析事物拓展的可能性和開拓創(chuàng)新的規(guī)律，形成解決矛盾問題的方法，對于提高人類智能有重要的意義。根據(jù)這些研究成果探討用計算機處理矛盾問題的理論和方法對于提高機器智能的水平有重要的價值。可拓學(xué)研究正是基于這種目的而進行的。　　可拓學(xué)選題于1976年，1983年發(fā)表首篇論文“可拓集合和不相容問題”。十多年來，經(jīng)歷了無數(shù)的艱辛，在廣大可拓學(xué)研究者的努力下，逐步形成了可拓論的框架，開展了在多個領(lǐng)域的研究，一個新學(xué)科的輪廓已經(jīng)形成。　　近年來，不少學(xué)者加入了建設(shè)這一新學(xué)科的行列．可拓學(xué)的應(yīng)用研究和普及推廣迫切需要一批介紹可拓學(xué)的書籍，供研究者參考。為此，我們組織了《可拓學(xué)叢書》的編寫，希望通過這套叢書，把可拓學(xué)介紹給廣大學(xué)者?！　≌\然，目前可拓學(xué)還未完全成熟，可拓學(xué)的研究水平還不高，理論體系還要進一步建設(shè)，應(yīng)用研究還需深入進行，大量的問題尚待解決。因此，這套叢書只能起拋磚引玉的作用。我們希望通過這套叢書，為廣大學(xué)者提供可拓學(xué)的初步知識和可拓學(xué)的思維方法，并提供研究的課題?！　∥覀兿嘈牛簠矔某霭鎸鄬W(xué)者加入可拓學(xué)的研究行列，成為可拓學(xué)研究的生力軍，推動可拓學(xué)的完善和發(fā)展。我們也希望廣大讀者對本叢書提出寶貴意見，為可拓學(xué)的建設(shè)添磚加瓦。

內(nèi)容概要

可拓數(shù)據(jù)挖掘以可拓集為集合論基礎(chǔ)，結(jié)合可拓方法與現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘方法去挖掘數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中基于可拓變換的知識，為經(jīng)濟、金融、管理、營銷、策劃、醫(yī)學(xué)、設(shè)計等領(lǐng)域的決策和技術(shù)創(chuàng)新提供依據(jù)。本書是第一本可拓數(shù)據(jù)挖掘的專著，提出了研究這一領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)、方法體系和應(yīng)用范圍，并給出簡單、淺顯的實用案例。本書理論與應(yīng)用相結(jié)合，分析透徹。為方便不同知識背景和不同層次讀者的學(xué)習(xí)，書中配備了通俗易懂的案例。     本書適合高等院校師生、工程技術(shù)人員和管理決策人員閱讀，特別適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)本科、碩士、博士生的選修課教材。

書籍目錄

《可拓學(xué)叢書》序《可拓學(xué)叢書》前言前言第1章  緒論  1.1  數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)  1.2  可拓學(xué)概述  1.3  可拓數(shù)據(jù)挖掘的基本思想第2章  可拓集  2.1  基元、復(fù)合元與可拓變換  2.2  可拓集與關(guān)聯(lián)函數(shù)第3章  可拓數(shù)據(jù)挖掘的基本知識  3.1  基本概念  3.2  量變質(zhì)變規(guī)律的形式化表示與信息元可拓集  3.3  拓展型知識與可拓知識  3.4  關(guān)聯(lián)函數(shù)區(qū)間參數(shù)的確定第4章  挖掘可拓分類知識  4.1  挖掘有關(guān)質(zhì)變域的知識  4.2  挖掘有關(guān)量變域的知識  4.3  挖掘有關(guān)拓界酌知識第5章  挖掘傳導(dǎo)知識  5.1  挖掘變換關(guān)于同對象信息元的傳導(dǎo)知識  5.2  挖掘變換關(guān)于同特征信息元的傳導(dǎo)知識  5.3  挖掘變換關(guān)于異對象異特征信息元的傳導(dǎo)知識  5.4  挖掘基于蘊含型知識的可拓知識參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第1章　緒 論　　在實際工作中，要處理各種各樣的矛盾問題，通過可拓變換，可以使“不是”變?yōu)椤笆恰?，“不行”變?yōu)椤靶小保?，通過吃藥，會使病人從有病變?yōu)闊o病，處方不同，病人病情的變化會不同，所屬疾病的類型和程度的變化也不同；在化學(xué)實驗中，改變不同的配方，會得到不同的結(jié)果；在經(jīng)濟活動中，對銀行的利率采用不同的加息措施，經(jīng)濟從過熱轉(zhuǎn)化為不過熱的程度和效果會不同；在市場營銷中，決策者采用不同的措施，對產(chǎn)品從滯銷變?yōu)闀充N的作用也不同……在這些活動中，變換的知識起著重要的作用．由于計算機技術(shù)的發(fā)展，在上述活動過程中，積累了大量的數(shù)據(jù)。如何從這些變化的數(shù)據(jù)中，挖掘出有用的知識，進而為解決矛盾問題服務(wù)，這為數(shù)據(jù)挖掘的研究提出了重要的課題．　　1.1數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)　　1.1.1　知識發(fā)現(xiàn)過程　　知識發(fā)現(xiàn)(knowledge discovery in database，KDD)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識的整個過程．?dāng)?shù)據(jù)挖掘是KDD過程中的一個特定步驟，它用專門算法從數(shù)據(jù)中抽取模式(Pattern)　　KDD是從數(shù)據(jù)集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的以及最終可理解的模式的高級處理過程，其中，數(shù)據(jù)集是事實F(數(shù)據(jù)庫元組)的集合；模式是用語言L表示的表達(dá)式E，它所描述的數(shù)據(jù)是集合F的一個子集FE，它比枚舉所有FE中元素更簡單，稱E為模式，發(fā)現(xiàn)的模式有一定的可信度，應(yīng)該是新的，將來有實用價值，能被用戶所理解．

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