粗糙

粗糙集对分析理论与决策模型.pdf

本书共8章,主要内容包括集对分析理论、粗糙集理论、信息系统基本理论、不完备信息系统的集对粗集模型、SPA模糊聚类与决策、SPA格序决策模型、粗糙概念格扩展模型和动态粗决策模型。

决策粗糙集理论及其研究进展.pdf

本书内容涉及决策粗糙集的理论与应用两大部分,理论部分包括决策粗糙集的基础理论、决策粗糙集的研究进展、三枝决策粗糙集和决策粗糙集的属性约简;应用部分包括基于决策粗糙集的自动聚类方法、基于决策粗糙集模型的文本分类方法和多用户决策粗糙集模型。最后,本书对决策粗糙集的发展历程和方法论作了

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

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。

不确定性推理的计量化模型及其粗糙集语义.pdf

本书介绍基于粗糙集语义的逻辑推理及其计量化推理模型,是作者近年来工作的总结,同时也兼顾了国际上有关不完备信息处理与表示的若干研究成果. 全书共八章,具体内容包括计量逻辑中理论逻辑性态的拓扑刻画、三值逻辑与粗糙集、不完备信息、正交对与三值逻辑、基于粗糙集语义的计量化知识推理、多粒度

基于关联规则和粗糙集的数据挖掘方法研究.pdf

本书是一本深入研究数据挖掘领域中关联规则挖掘和可变精度模糊粗糙集理论的著作,其中关联规则挖掘以频繁集挖掘为主要内容,研究包括如何充分利用模糊约束进行频繁集的挖掘,高效的最大频繁集挖掘算法,以及可变精度模糊粗糙集的性质和算法。本书强调理论性和技术性的统一,在理论研究的同时提供了技术