粗糙

优势粗糙集 : 理论、方法与应用.pdf

本书系统介绍序决策系统的优势粗糙集方法, 包括属性约简的辨识矩阵方法、启发式方法及其加速算法和基于证据理论的方法, 研究不完备序信息系统、区间值序决策系统和直觉模糊序信息系统的属性约简问题, 提出序模糊决策系统的优势粗糙模糊集理论.

应用粗糙计算.pdf

本书总结了作者近几年在粗糙集理论、模型、算法和应用方面的研究成果,以分类决策中人们普遍使用的若干一致性假设为主线,论述了等价关系、邻域关系、模糊关系以及优势关系下的粒化和近似问题,进而分析了各种关系诱导出来的近似空间的不确定性度量问题。

粗糙集的数学结构.pdf

粗糙集理论是20世纪80年代初提出的用于知识发现和数据挖掘的数学分支。《粗糙集的数学结构》主要介绍基于二元关系的粗糙集的数学结构,内容包括经典环境下、模糊环境下和直觉模糊环境下的粗糙近似算子的构造性定义及其性质、近似算子的公理化刻画、粗糙集理论与拓扑空间的关系、粗糙集理论与Dem