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第1章 概论1

1.1 粒计算1

1.1.1 概述1

1.1.2 粒计算内涵2

1.2 粗糙集3

1.2.1 概述3

1.2.2 基本概念4

1.3 知识约简6

1.3.1 基于正区域的知识约简算法6

1.3.2 基于差别矩阵的知识约简算法7

1.3.3 基于信息熵的知识约简算法10

1.3.4 普适知识约简算法11

1.3.5 三种经典知识约简算法之间的关系12

1.3.6 影响知识约简算法效率的关键因素14

1.4 知识获取17

1.4.1 知识获取概述17

1.4.2 知识获取的主要途径18

1.4.3 知识获取的常用技术18

1.5 大数据技术19

1.5.1 概述19

1.5.2 HDFS20

1.5.3 MapReduce21

1.6 小结24

第2章 高效的Pawlak粗糙集模型知识约简25

2.1 引言25

2.2 基于计数排序的知识约简算法中若干关键子算法26

2.2.1 基于计数排序的等价类计算算法26

2.2.2 基于计数排序的简化决策表获取算法27

2.2.3 基于计数排序的正区域计算算法28

2.2.4 基于计数排序的核属性计算方法29

2.3 高效的知识约简算法框架模型30

2.3.1 基于正区域的知识约简算法31

2.3.2 基于差别矩阵的知识约简算法32

2.3.3 基于信息熵的知识约简算法36

2.3.4 高效的知识约简算法框架模型37

2.4 实验分析38

2.4.1 效率评价38

2.4.2 分类精度比较42

2.4.3 CHybridⅠ/Ⅱ算法与其他算法比较43

2.5 应用实例44

2.5.1 预测模型设计44

2.5.2 预测结果分析44

2.6 小结45

第3章 区间值信息系统的知识约简46

3.1 引言46

3.2 基本概念和性质47

3.2.1 区间值信息系统48

3.2.2 相似率48

3.2.3 α-极大相容类50

3.3 区间值信息系统中的粗糙近似53

3.4 区间值信息系统的知识约简57

3.5 区间值决策系统的知识约简60

3.6 小结63

第4章 大数据下Pawlak粗糙集模型知识约简64

4.1 引言64

4.2 大数据下知识约简算法中数据和任务并行性65

4.3 大数据下知识约简算法中若干关键子算法66

4.3.1 大数据下等价类计算算法66

4.3.2 大数据下简化决策表获取算法67

4.3.3 大数据下核属性计算算法69

4.4 大数据下Pawlak粗糙集模型知识约简算法70

4.4.1 大数据下基于差别矩阵的知识约简算法70

4.4.2 大数据下基于正区域的知识约简算法75

4.4.3 大数据下基于信息熵的知识约简算法76

4.4.4 大数据下知识约简算法框架模型77

4.5 大数据下知识约简算法实验分析78

4.5.1 实验环境78

4.5.2 大数据下基于差别矩阵的知识约简算法实验分析78

4.5.3 大数据下知识约简算法框架模型实验分析83

4.5.4 讨论87

4.6 小结87

第5章 大数据下区间值信息系统的知识约简89

5.1 相关基本概念90

5.1.1 多决策表的相关概念和性质90

5.1.2 区间值决策表的相关概念和性质91

5.2 区间值决策表的启发式约简93

5.2.1 代数观下区间值决策表约简的相关概念和性质93

5.2.2 基于依赖度的区间值决策表λ-约简算法94

5.2.3 信息观下区间值决策表约简的相关概念和性质95

5.2.4 基于互信息的区间值λ-约简算法97

5.3 多决策表下的区间值λ-全局近似约简98

5.3.1 多决策表下的区间值λ-全局约简相关概念和性质99

5.3.2 多决策表下的区间值λ-全局近似约简算法100

5.4 实验与分析101

5.4.1 实验数据101

5.4.2 实验环境101

5.4.3 评价指标101

5.4.4 参数的选择和设置102

5.5 小结106

第6章 大数据下层次粗糙集模型知识约简107

6.1 引言107

6.2 层次粗糙集模型107

6.2.1 定性属性粒化表示——概念层次树108

6.2.2 定量属性粒化表示——云模型109

6.2.3 层次粗糙集模型113

6.2.4 讨论117

6.3 大数据下层次粗糙集模型约简算法119

6.3.1 大数据下计算层次编码决策表算法119

6.3.2 大数据下层次粗糙集模型约简算法研究119

6.4 实验与分析122

6.4.1 理论分析122

6.4.2 实验环境123

6.4.3 实验分析123

6.5 小结126

第7章 大数据下层次粗糙集模型知识获取127

7.1 引言127

7.2 决策规则127

7.3 大数据下并行知识获取模型128

7.3.1 信息粒和概念层次构建128

7.3.2 不同粒度层次下决策规则度量变化129

7.3.3 大数据下并行知识获取算法136

7.3.4 时间复杂度分析140

7.4 实验与分析141

7.4.1 样例分析141

7.4.2 实验分析141

7.5 小结144

第8章 总结与展望145

8.1 总结145

8.2 展望146

参考文献148

附录156

附录1 开源云计算平台Hadoop安装和配置156

附录2 大数据下知识约简算法代码示例160