粗糙

面向故障诊断应用的粗糙集理论及方法.pdf

粗糙集方法具有强大的不一致信息处理能力,在故障征兆约简、诊断知识获取和知识度构建等方面表现出巨大优势。然而,关于粗糙集方法的泛化性能研究不足制约该方法在故障诊断中的实际应用。《面向故障诊断应用的粗糙集 理论及方法》分别针对一般故障诊断问题以及多类故障诊断、类不平衡故障诊断和代价敏

动态知识发现与三支决策——基于优势粗糙集视角.pdf

  本书针对大数据的动态性,面向三支决策的知识维护,运用粒计算的思想,以经典优势粗糙集及其扩展模型为研究对象,借助增量学习方式和多核并行计算策略,构建大数据分析与挖掘的方法,力图展现优势粗糙集和三支决策视角下大数据分析处理与知识发现的最新进展。

粗糙集理论与方法.pdf

本书系统地介绍了粗糙集理论的基本内容与方法,力图概括国内外最新成果,主要内容有:粗糙集的基本概念,粗糙集模型算法,粗糙集的代数性质与粗糙逻辑,粗糙集的各种推广模型,粗糙集与其他处理不确定或不精确问题理论的联系以及不完备信息系统下的粗糙集方法。

优势关系粗糙集:不确定性决策的理论与方法.pdf

优势关系粗糙集以优势关系代替经典粗糙集的不可分辨关系,更好地满足了描述实际问题中某些属性具有偏序关系和连续属性的需要。优势关系粗糙集既可以有效处理等价关系,又可以处理具有偏序关系的决策信息系统,现已成为处理不确定信息的重要理论模型,受到越来越多学者的关注。本书集结了作者近年来在该

灰色粗糙集模型及其应用.pdf

本书介绍了粗糙集与灰色系统的理论、方法与应用,并针对粗糙集理论与灰色系统理论的数据融合理论与技术进行了研究,较系统地介绍了基于区间灰色集的粗糙集的各种模型、方法及应用,为粗糙集理论与灰色系统理论的研究提供一个全新的视角。

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

序信息系统与粗糙集.pdf

本书主要介绍序信息系统的不确定性度量、属性约简理论、变精度序信息系统、区间值序信息系统、集值序信息系统以及直觉模糊序信息系统的粗糙集理论与方法;同时从粒计算的角度给出了序信息系统、模糊序信息系统的多粒化粗糙集模型,以及加权多粒化粗糙集模型的理论与方法。

双论域粗糙集理论与方法.pdf

本书系统研究双论域上的粗糙集理论与方法,包括单论域粗糙集的基本理论、双论域上的粗糙集模型的变换、双论域上基于水平集的粗糙集、双论域上的概率粗糙集、双论域上的多粒度粗糙集与多粒度概率粗糙集、双论域上的多粒度决策粗糙集等理论及方法。

基于粗糙集与概念格的知识系统模型.pdf

本书以粗糙集与概念格理论为工具,引入一些知识系统模型,融入了国内外学者研究的许多新成果。内容包含经典粗糙集理论的基本概念和方法,覆盖粗糙集模型,不完备信息系统模型,变精度粗糙集模型,格值信息系统,形式背景与概念格,决策形式背景。