粗糙集与模糊集的研究及应用

第1章粗糙集理论的基本概念

1.1粗糙集的相关基本概念

1.1.1基本概念

1.1.2属性约简

1.1.3区分矩阵的约简算法

1.1.4数据分析方法

1.1.5概率粗糙集模型

1.2粗糙集的应用（一）

1.2.1基于粗糙集的小型电子商务挖掘模型

1.2.2小型电子商务网站的数据采集

1.2.3粗糙集数据清洗

1.2.4决策规则的提取

1.2.5模式解释及知识评价

1.2.6讨论

1.3粗糙集的应用（二）

1.3.1分析模型的建立

1.3.2算法设计

1.3.3可行性分析

1.3.4讨论

1.4粗糙集在数据挖掘中的应用特点分析

1.4.1粗糙集在数据挖掘中的应用特点

1.4.2实例

参考文献

第2章模糊集理论的基本概念

2.1模糊集的相关基本概念

2.1.1模糊集的定义

2.1.2模糊集的表示法

2.1.3模糊集的运算

2.1.4最大隶属原则

2.1.5内积和外积

2.1.6贴近度

2.1.7择近原则

2.1.8模糊推理

2.1.9?-截集

2.2模糊技术应用（一）

基于模糊技术的题库管理系统

2.2.1定义系统的模糊集

2.2.2各模糊集的隶属函数的定义

2.2.3阈限值?的确定

2.2.4用户接口

2.2.5试验结果

2.2.6讨论

2.3模糊技术应用（二）

基于模糊推理的高校专业课程体系评价专家系统

2.3.1专业课程体系评价专家系统结构

2.3.2模糊知识库

2.3.3模糊推理机

2.3.4相关问题的更多探讨

2.4模糊技术应用（三）

2.4.1背景介绍

2.4.2高校选修课网络系统的模糊数学模型

参考文献

第3章粗糙集与模糊集的互补性研究及应用

3.1背景介绍

3.1.1国内外研究现状

3.1.2研究内容

3.1.3理论意义和实际应用价值

3.2粗糙集与模糊集的互补性研究

3.2.1模糊集对粗糙集的补充

3.2.2粗糙集对模糊集的补充

3.2.3基于模糊知识的粗糙集约简与核算法

3.2.4模糊-粗糙推理知识

3.2.5基于模糊集和粗糙集的知识综合评价

3.3粗糙集与模糊集的互补性研究在中医中的应用

3.3.1中医知识介绍

3.3.2中医方证相关性分析算法

3.4总结与讨论

3.4.1总结

3.4.2讨论

参考文献

第4章对不完备信息系统中粗糙集模型的扩充研究

4.1背景介绍

4.1.1不完备信息处理的研究现状

4.1.2研究内容

4.2不完备信息系统中的粗糙集理论

4.2.1不完备信息系统

4.2.2不完备信息系统中的粗糙集模型拓展

4.2.3小结

4.3基于?改进限制容差关系的粗糙集模型

4.3.1?限制容差关系

4.3.2实例分析

4.3.3知识约简及决策分析

4.3.4知识约简及决策规则提取算法

4.3.5小结

4.4基于修正相容关系的粗计算及知识约简

4.4.1引言

4.4.2基于相容矩阵的粗计算

4.4.3小结

4.5不完备信息系统的知识获取系统原型

4.5.1引言

4.5.2不完备信息系统的知识获取系统

4.5.3系统的部分实现

4.5.4小结

4.6总结与讨论

4.6.1总结

4.6.2讨论

参考文献

第5章粗糙集在中医胸痹证候识别中的应用

5.1背景知识

5.1.1中医学理论概述

5.1.2胸痹简介

5.1.3胸痹的临床材料的收集

5.2对区分矩阵约简算法的改进

5.2.1基于区分矩阵的属性约简

5.2.2改进的区分矩阵算法RADM

5.2.3实例分析

5.2.4讨论

5.3系统开发中的实际应用方法

5.3.1系统流程图

5.3.2中医胸痹的知识获取与推理

5.3.3粗糙集对中医证候知识的处理方法

5.3.4资料及信息表

5.3.5实际处理过程和结果

5.3.6讨论

5.4基于粗糙集方法的中医胸痹证候分类识别系统的实现

5.4.1系统的模块结构

5.4.2系统的数据库设计

5.4.3系统的实现

参考文献

　　本书内容涉及粗糙集理论的基本概念；模糊集理论的基本概念；粗糙集与模糊集的互补性研究及其应用；对不完备信息系统中粗糙集理论的模型的扩充研究；粗糙集在中医胸痹证候识别中的应用研究。本书适合知识发现、数据挖掘、人工智能、决策分析、中医研究及应用等领域的科研人员和高校师生阅读。　　本书是在作者对粗糙集、模糊集相关理论研究和应用的基础上，将一些结果和应用加以汇总、总结、整理而成。主要内容包括：粗糙集理论的基本概念；模糊集理论的基本概念；粗糙集与模糊集的互补性研究及其应用；对不完备信息系统中粗糙集理论的模型的扩充研究；粗糙集在中医胸痹证候识别中的应用研究。　　本书适合知识发现、数据挖掘、人工智能、决策分析、中医研究及应用等领域的科研人员和高校师生阅读。