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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 粒计算研究概述1

1.3 粒计算的主要理论模型3

1.3.1 词计算理论3

1.3.2 商空间理论6

1.3.3 粗糙集理论8

1.3.4 云模型10

1.4 基于覆盖的粒计算模型研究11

1.5 本书的组织结构12

参考文献13

第2章 覆盖粗糙集21

2.1 覆盖粒计算模型的研究概述21

2.2 覆盖粗糙集模型的基本概念23

2.3 主要的覆盖粗糙集模型23

2.4 六种覆盖粗糙集模型间的关系25

2.5 本章小结32

参考文献32

第3章 覆盖近似空间的约简36

3.1 引言36

3.2 覆盖近似空间的知识约简模型37

3.2.1 覆盖近似空间的绝对约简37

3.2.2 覆盖近似空间的相对约简39

3.2.3 覆盖近似空间的知识约简40

3.2.4 实例分析43

3.3 覆盖近似空间的扩展及其约简44

3.3.1 覆盖近似空间的扩展44

3.3.2 基于扩展的覆盖近似空间的约简47

3.3.3 实例分析50

3.4 本章小结51

参考文献51

第4章 覆盖粗糙模糊集52

4.1 引言52

4.2 覆盖粗糙模糊集模型53

4.2.1 三种覆盖粗糙模糊集模型53

4.2.2 三种覆盖粗糙模糊集的关系56

4.2.3 覆盖粗糙模糊集模型在模糊决策中的应用57

4.3 不同知识粒度下的覆盖粗糙模糊集60

4.3.1 两个覆盖生成相同覆盖粗糙模糊集的充要条件60

4.3.2 覆盖粗糙模糊集的不确定性度量62

4.3.3 不完备信息系统的模糊决策67

4.4 本章小结70

参考文献70

第5章 覆盖决策粗糙集73

5.1 引言73

5.2 决策粗糙集基础74

5.3 覆盖决策粗糙集模型76

5.4 覆盖决策粗糙集的约简78

5.4.1 覆盖的约简78

5.4.2 覆盖概率决策信息系统的约简79

5.5 实例分析80

5.6 本章小结81

参考文献82

第6章 多粒度覆盖粗糙集83

6.1 引言83

6.2 基本概念及性质84

6.2.1 Pawlak粗糙集模型的基本性质84

6.2.2 覆盖粗糙集模型85

6.2.3 多粒度粗糙集模型85

6.3 多粒度覆盖粗糙集模型86

6.3.1 四种多粒度覆盖粗糙集模型的定义86

6.3.2 四种多粒度覆盖粗糙集模型的性质89

6.3.3 在覆盖粒空间及其约简上生成的上、下近似的关系96

6.4 四种多粒度覆盖粗糙集模型的关系99

6.4.1 四种多粒度覆盖粗糙集的上、下近似的关系99

6.4.2 四种多粒度覆盖粗糙集模型的格关系101

6.5 多粒度覆盖粗糙集在银行信用卡审批过程中的应用104

6.6 本章小结105

参考文献106

第7章 多粒度覆盖粗糙模糊集108

7.1 引言108

7.2 基本概念及性质109

7.2.1 Ⅰ型覆盖粗糙模糊集模型109

7.2.2 Ⅱ型覆盖粗糙模糊集模型109

7.2.3 Ⅲ型覆盖粗糙模糊集模型110

7.3 多粒度覆盖粗糙模糊集模型及其性质110

7.3.1 三种多粒度覆盖粗糙模糊集的定义110

7.3.2 三种多粒度覆盖粗糙模糊集的性质113

7.3.3 在覆盖粒空间及其约简上生成的上、下近似的关系122

7.4 三种多粒度覆盖粗糙模糊集模型的关系124

7.5 本章小结126

参考文献127

第8章 覆盖粒计算模型与知识获取129

8.1 覆盖粗糙集模型中的知识发现方法129

8.2 多粒度覆盖粗糙集模型中的知识发现方法132

8.3 多覆盖多粒度模型中的知识发现方法144

8.3.1 多覆盖多粒度模型145

8.3.2 多覆盖多粒度模型的实例分析149

8.3.3 多覆盖多粒度模型中的近似约简157

8.4 扩展的邻域系统粒计算模型中的知识发现方法162

8.4.1 邻域系统的约简164

8.4.2 扩展的邻域系统粒计算模型中的近似约简166

8.5 本章小结168

参考文献168