粗糙集与概念格
出版时间:
2006-07
版次:
1
ISBN:
9787560520599
定价:
58.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
438页
字数:
464千字
18人买过
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粗糙集理论与概念格理论是20世纪80年代初期产生的两个数学分支，在知识发现与数据挖掘中有着重要应用，《粗糙集与概念格》介绍了粗糙集与概念格的若干理论分支及某些应用领域。
《粗糙集与概念格》共分五篇，即粗糙集与概念格的应用前景，粗糙集的不确定性理论与度量，粗糙集的公理化与格结构，粗糙集的约简理论与方法，概念格的约简理论与规则提取，全书共18章，第1章作为《粗糙集与概念格》的总论。
《粗糙集与概念格》可以作为人工智能研究人员的参考书。 张文修，男，1940年生，南开大学概率统计研究生毕业，西安交通大学理学院信息与系统科学研究所教授，博士生导师。曾任中国数学学会常务理事、中国模糊集与系统学会副理事长。主持国家自然科学基金项目、国家863项目和937项目等多项课题，出版专项专著17部，发表论文130余篇，获国家级优秀教学成果特等奖1项、一等奖1项、二等奖2项。 前言
第1章OnUnifyingFormalConceptAnalysisandRoughSetAnalysis
1.1Introduction
1.2DefinabilityofConceptsinaBinaryTable
1.3FormalConceptAnalysis
1.4RoughSetAnalysis
1.5Conclusion
第一篇粗糙集与概念格的应用前景
第2章基于粗糙集理论的海量数据挖掘
2.1引言
2.2粗糙集理论相关基础知识
2.3基于粗糙集理论的海量数据挖掘研究方法
2.4海量数据挖掘的分布式实现方法
2.5海量数据挖掘的增量式实现方法
2.6降低海量数据挖掘的处理复杂度方法
2.7结论
第3章知识管理中的概念信息粒
3.1引言
3.2知识管理中的任务知识匹配问题
3.3形式背景与知识管理系统
3.4概念知识粒格
3.5概念信息粒拟格
3.6概念信息粒与概念知识粒迭代算法
3.7结论
第4章变精度概念格与近似推理
4.1引言
4.2伽罗瓦连接与概念格
4.3四类模糊概念格性质及相互关系
4.4基于模糊概念格的模糊推理
4.5变精度概念格
4.6结论
第二篇粗糙集的不确定性理论与度量
第5章粗糙集理论中的不确定性与知识粒度
5.1引言
5.2粗糙集理论中的不确定性度量
5.3粗糙集理论中的知识粒度
5.4结论
第6章粗糙集的不确定性度量
6.1引言
6.2模糊集的熵
6.3粗糙模糊集的不确定性度量
6.4模糊粗糙集的不确定性度量
6.5基于模糊划分的粗糙集的不确定性度量
6.6结论
第7章粗糙集与粒度计算
7.1引言
7.2粒计算的划分模型
7.3粒计算的覆盖模型
7.4自反关系下的粒计算与对偶Galois连接
7.5结论
第三篇粗糙集的公理化刻画与格结构
第8章粗糙近似算子公理化刻画
8.1引言
8.2经典广义粗糙近似算子的公理化刻画
8.3对偶粗糙模糊近似算子的公理化刻画
8.4对偶模糊粗糙近似算子的公理化刻画
8.5基于三角模的对偶模糊粗糙近似算子的公理化刻画
8.6基于蕴含算子的模糊粗糙近似算子的公理化刻画
8.7结论
第9章半格上粗糙近似理论
9.1引言
9.2半格上的同余近似空间
9.3同余近似空间的拓扑结构
9.4同余近似算子及其性质
9.5信息系统的同余分类及粗糙近似
9.6结论
第10章布尔代数上粗糙近似算子
10.1引言
10.2格及有关概念
10.3布尔代数上基于覆盖的粗糙近似算子
10.4两类近似算子的比较
10.5基于一型粗糙近似算子的覆盖约简
10.6基于二型近似算子的覆盖约简
10.7结论
第11章广义模糊粗糙集理论
11.1引言
11.2预备知识
11.3关于任意模糊关系的近似算子
11.4近似算子和特殊模糊关系的联系
11.5模糊粗糙集的公理化方法
11.6模糊粗糙集的格结构
11.7近似算子和模糊拓扑的关系
11.8结论
第四篇粗糙集的约简理论与方法
第12章形式决策表的属性约简
12.1引言
12.2基本概念
12.3信息系统的形式约简
12.4形式决策表
12.5不协调和协调形式决策表属性约简等价性
12.6结论
第13章集值信息系统的知识约简与规则提取
13.1引言
13.2集值信息系统
13.3集值决策信息系统
13.4协调集值决策信息系统
13.5不协调集值决策信息系统
13.6结论
第14章基于优势关系下信息系统的知识约简
14.1引言
14.2与本文有关的基本概念
14.3信息系统的分布约简
14.4信息系统的分配约简
14.5分配约简的矩阵算法
14.6覆盖广义粗糙集的模糊性度量
14.7结论
第五篇概念格的约简理论与规则提取
第15章概念格属性约简理论与方法
15.1引言
15.2概念格理论基础知识
15.3概念格约简判断定理
15.4概念格约简方法
15.5概念格属性特征
15.6结论
第16章广义协调决策形式背景的知识约简
16.1引言
16.2形式背景及其概念格
16.3广义协调决策形式背景知识约简的定义
16.4广义协调决策形式背景知识约简的方法
16.5结论
第17章偏序关系下的决策形式背景规则获取与属性约简
17.1引言
17.2决策形式背景和决策规则
17.3协调决策形式背景的属性约简
17.4不协调决策形式背景规则获取与属性约简
17.5结论
第18章概念格与信息概念格
18.1引言
18.2概念格的属性约简方法与属性特征
18.3概念格的对象约简方法与对象特征
18.4对象概念格的属性约简方法
18.5信息概念格及其约简
18.6结论
作者简介
后记
-
内容简介:
粗糙集理论与概念格理论是20世纪80年代初期产生的两个数学分支，在知识发现与数据挖掘中有着重要应用，《粗糙集与概念格》介绍了粗糙集与概念格的若干理论分支及某些应用领域。
《粗糙集与概念格》共分五篇，即粗糙集与概念格的应用前景，粗糙集的不确定性理论与度量，粗糙集的公理化与格结构，粗糙集的约简理论与方法，概念格的约简理论与规则提取，全书共18章，第1章作为《粗糙集与概念格》的总论。
《粗糙集与概念格》可以作为人工智能研究人员的参考书。
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作者简介:
张文修，男，1940年生，南开大学概率统计研究生毕业，西安交通大学理学院信息与系统科学研究所教授，博士生导师。曾任中国数学学会常务理事、中国模糊集与系统学会副理事长。主持国家自然科学基金项目、国家863项目和937项目等多项课题，出版专项专著17部，发表论文130余篇，获国家级优秀教学成果特等奖1项、一等奖1项、二等奖2项。
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目录:
前言
第1章OnUnifyingFormalConceptAnalysisandRoughSetAnalysis
1.1Introduction
1.2DefinabilityofConceptsinaBinaryTable
1.3FormalConceptAnalysis
1.4RoughSetAnalysis
1.5Conclusion
第一篇粗糙集与概念格的应用前景
第2章基于粗糙集理论的海量数据挖掘
2.1引言
2.2粗糙集理论相关基础知识
2.3基于粗糙集理论的海量数据挖掘研究方法
2.4海量数据挖掘的分布式实现方法
2.5海量数据挖掘的增量式实现方法
2.6降低海量数据挖掘的处理复杂度方法
2.7结论
第3章知识管理中的概念信息粒
3.1引言
3.2知识管理中的任务知识匹配问题
3.3形式背景与知识管理系统
3.4概念知识粒格
3.5概念信息粒拟格
3.6概念信息粒与概念知识粒迭代算法
3.7结论
第4章变精度概念格与近似推理
4.1引言
4.2伽罗瓦连接与概念格
4.3四类模糊概念格性质及相互关系
4.4基于模糊概念格的模糊推理
4.5变精度概念格
4.6结论
第二篇粗糙集的不确定性理论与度量
第5章粗糙集理论中的不确定性与知识粒度
5.1引言
5.2粗糙集理论中的不确定性度量
5.3粗糙集理论中的知识粒度
5.4结论
第6章粗糙集的不确定性度量
6.1引言
6.2模糊集的熵
6.3粗糙模糊集的不确定性度量
6.4模糊粗糙集的不确定性度量
6.5基于模糊划分的粗糙集的不确定性度量
6.6结论
第7章粗糙集与粒度计算
7.1引言
7.2粒计算的划分模型
7.3粒计算的覆盖模型
7.4自反关系下的粒计算与对偶Galois连接
7.5结论
第三篇粗糙集的公理化刻画与格结构
第8章粗糙近似算子公理化刻画
8.1引言
8.2经典广义粗糙近似算子的公理化刻画
8.3对偶粗糙模糊近似算子的公理化刻画
8.4对偶模糊粗糙近似算子的公理化刻画
8.5基于三角模的对偶模糊粗糙近似算子的公理化刻画
8.6基于蕴含算子的模糊粗糙近似算子的公理化刻画
8.7结论
第9章半格上粗糙近似理论
9.1引言
9.2半格上的同余近似空间
9.3同余近似空间的拓扑结构
9.4同余近似算子及其性质
9.5信息系统的同余分类及粗糙近似
9.6结论
第10章布尔代数上粗糙近似算子
10.1引言
10.2格及有关概念
10.3布尔代数上基于覆盖的粗糙近似算子
10.4两类近似算子的比较
10.5基于一型粗糙近似算子的覆盖约简
10.6基于二型近似算子的覆盖约简
10.7结论
第11章广义模糊粗糙集理论
11.1引言
11.2预备知识
11.3关于任意模糊关系的近似算子
11.4近似算子和特殊模糊关系的联系
11.5模糊粗糙集的公理化方法
11.6模糊粗糙集的格结构
11.7近似算子和模糊拓扑的关系
11.8结论
第四篇粗糙集的约简理论与方法
第12章形式决策表的属性约简
12.1引言
12.2基本概念
12.3信息系统的形式约简
12.4形式决策表
12.5不协调和协调形式决策表属性约简等价性
12.6结论
第13章集值信息系统的知识约简与规则提取
13.1引言
13.2集值信息系统
13.3集值决策信息系统
13.4协调集值决策信息系统
13.5不协调集值决策信息系统
13.6结论
第14章基于优势关系下信息系统的知识约简
14.1引言
14.2与本文有关的基本概念
14.3信息系统的分布约简
14.4信息系统的分配约简
14.5分配约简的矩阵算法
14.6覆盖广义粗糙集的模糊性度量
14.7结论
第五篇概念格的约简理论与规则提取
第15章概念格属性约简理论与方法
15.1引言
15.2概念格理论基础知识
15.3概念格约简判断定理
15.4概念格约简方法
15.5概念格属性特征
15.6结论
第16章广义协调决策形式背景的知识约简
16.1引言
16.2形式背景及其概念格
16.3广义协调决策形式背景知识约简的定义
16.4广义协调决策形式背景知识约简的方法
16.5结论
第17章偏序关系下的决策形式背景规则获取与属性约简
17.1引言
17.2决策形式背景和决策规则
17.3协调决策形式背景的属性约简
17.4不协调决策形式背景规则获取与属性约简
17.5结论
第18章概念格与信息概念格
18.1引言
18.2概念格的属性约简方法与属性特征
18.3概念格的对象约简方法与对象特征
18.4对象概念格的属性约简方法
18.5信息概念格及其约简
18.6结论
作者简介
后记
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