大数据挖掘的原理与方法——基于粒计算与粗糙集的视角.pdf
现代信息社会已经迈入大数据时代，但大数据给人们带来了前所未有的挑战，如何有效地从动态变化，结构化、半结构化和非结构化等多模态数据共存的大数据中进行高效实时的数据挖掘并发现有价值知识已成为当前信息科学领域亟待解决的问题。本书针对大数据呈现的体量巨大、多源异构、动态性和不确定性等特点
粒计算
粒计算中的不确定性分析.pdf
粒计算是人工智能的重要分支领域。它以一种粒化的思想和方法来分析与处理问题，这为探究人工智能中普遍存在的不确定性问题提供了新方法。《粒计算中的不确定性分析》介绍粒计算中不确定性分析的最新研究进展。《粒计算中的不确定性分析》共12章，内容涉及经典粗糙集、模糊粗糙集、邻域粗糙集、三支决
云模型与粒计算.pdf
本书介绍云模型与粒计算交叉研究的最新进展。内容涉及云模型、高斯云的数学性质、云模型与相近概念的关系、区间集、区间值信息系统的粒计算模型与方法、多粒度粗糙集、粒计算模型的特性分析与比较、云计算环境下层次粗糙集模型约简算法、基于粒计算的聚类分析、并行约简与F－粗糙集、单调性分类学习、
不确定性与粒计算.pdf
本书介绍了粒计算与不确定性交叉研究的最新进展。全书共8章，内容涉及粒计算方法论、云模型、商空间模型、不确定性问题处理的覆盖模型与方法、模糊粗糙集、模糊粒空间的结构、粗糙模糊集的信息粒度与结构、粒计算中的不确定性分析等。
数理逻辑基础与粒计算.pdf
本书分两部分。前四章为第一部分，讨论数理逻辑的基础知识，包括经典命题演算、经典谓词演算和非经典的模态逻辑；后两章为第二部分，包括采用逻辑方法对粒和粒计算的形式化、粒空间中基于粒计算的粒语义推理、粒计算与逻辑推理相互融合的讨论、粒计算的应用等。
粒计算、商空间及三支决策的回顾与发展.pdf
粒计算是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法，研究内容覆盖了有关粒度的主要理论、方法和技术，是研究复杂问题求解、大数据挖掘和模糊不确定信息处理等当前面临的关键问题的有效工具。本书介绍了商空间理论、三支决策理论和粗糙集理论等粒计算研究的概述和最新进展，由国内外相
覆盖粒计算模型与方法——基于粗糙集的视角.pdf
粒计算是一种模拟人类解决复杂问题的理论方法，是人工智能研究领域的一个重要分支。本书从覆盖的角度基于粗糙集理论对粒计算理论方法进行系统的总结和归纳，具体内容包括：研究覆盖近似空间中概念近似的各种方法，并给出这些近似方法的主要特点；研究基于覆盖的知识表示的知识粒度层次关系，从定性比较
粒计算与数据推理.pdf
《粒计算与数据推理》内容围绕数据推理展开，旨在采用推理的形式描述数据联系，以支撑问题程序化的算法设计。运作于数据之间是各推理方法的推演特点，是区别于各逻辑推理系统的主要标志。为使不同形式的数据推理融为整体，《粒计算与数据推理》贯穿了粒计算的数据处理理念。第1章针对粒计算，设立了粒
粒计算基础教程.pdf
粒计算是目前人工智能领域内广为关注的研究课题，本书旨在为初学者提供学习粒计算理论与方法的基本指导。本书涵盖了模糊集、粗糙集以及形势概念分析三个领域的基本思想和概念，主要内容包括模糊集的定义及运算、模糊集的结构、模糊相似关系的构造及应用、粗糙集的定义及其构造、属性约简的基本理论与方
商空间与粒计算 : 结构化问题求解理论与方法.pdf
本书对粒计算基础理论、模型及典型应用等进行了深入的讨论。内容涉及粒计算思想与方法、商空间、相容力度空间、覆盖、粒逻辑等方面。
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