基于粗糙集的知识获取理论与方法

第1章 绪论

1.1 粗糙集理论的产生背景

1.2 粗糙集和模糊粗糙集理论研究概况

1.2.1 Pawlak粗糙集理论

1.2.2 覆盖粗糙集理论

1.2.3 广义粗糙集理论

1.2.4 模糊粗糙集理论

1.2.5 信息系统

1.2.6 粗糙群理论的发展

1.3 本书的主要内容

第2章 基于覆盖粗糙集的属性约简

2.1 引言

2.2 覆盖粗糙集的基本关系定理

2.3 协调覆盖决策系统的属性约简

2.3.1 属性约简模型的建立

2.3.2 属性约简的结构性质

2.3.3 属性约简应用举例

2.4 非协调覆盖决策系统的属性约简

2.4.1 属性约简模型的建立

2.4.2 属性约简的结构性质

2.4.3 属性约简应用举例

2.5 本章小结

第3章 基于广义粗糙集的属性约简

3.1 引言

3.2 信息系统的属性约简

3.2.1 属性约简模型的建立

3.2.2 属性约简的结构性质

3.2.3 属性约简应用举例

3.3 关系决策系统及其性质

3.3.1 关系决策系统的定义

3.3.2 关系决策系统的性质

3.4 协调关系决策系统的属性约简

3.4.1 属性约简模型的建立

3.4.2 属性约简的结构性质

3.4.3 属性约简的应用举例

3.5 关系决策系统的属性约简

3.5.1 属性约简模型的建立

3.5.2 属性约简的结构性质

3.5.3 属性约简应用举例

3.6 本章小结

第4章 信息系统间的通讯

4.1 引言

4.2 协调函数及其性质

4.2.1 协调函数的定义

4.2.2 协调函数的性质

4.3 关系映射及其性质

4.3.1 关系映射的定义

4.3.2 关系映射的性质

4.4 信息系统间的同态及其性质

4.5 本章小结

第5章 模糊信息系统间的通讯

5.1 引言

5.2 模糊关系映射及其性质

5.2.1 模糊关系映射的定义

5.2.2 模糊关系映射的性质

5.3 模糊信息系统及其同态

5.3.1 模糊信息系统的同态性质

5.3.2 模糊决策系统的同态性质

5.4 本章小结

第6章 粗糙群

6.1 引言

6.2 关于粗糙群一些性质的注记

6.3 粗糙群性质的进一步讨论

6.3.1 子群的近似性质

6.3.2 正规群列的近似性质

6.4 本章小结

参考文献

粗糙集理论是一种不确定性数据分析工具，近年来在特征选择、分类学习和规则提取等应用方面取得了巨大成功，并逐渐成为信息科学最为活跃的研究领域之一。《基于粗糙集的知识获取理论与方法》系统地论述了基于粗糙集的属性约简理论和方法，信息系统之间的信息通讯以及关于粗糙群的一些本质问题。主要内容有：基于覆盖粗糙集的属性约简模型建立及约简结构性质分析，基于广义粗糙集的属性约简模型建立及约简结构性质分析，基于广义粗糙集的信息系统之间等价属性约简理论与方法，基于模糊粗糙集的信息系统之间等价属性约简理论与方法，粗糙群的理论研究，以及这些理论在数据挖掘中的应用。
《基于粗糙集的知识获取理论与方法》可以作为理工科大学计算机、应用数学、自动控制、信息科学以及管理工程等专业的高年级本科生、研究生以及博士生的教材，同时对有关领域的研究人员和工程技术人员也有重要的参考价值。

本书系统地论述了基于粗糙集的属性约简理论和方法，信息系统之间的信息通讯以及关于粗糙群的一些本质问题。本书的特色之处在于建立系统的属性约简理论体系和信息系统通讯模型，然后在此基础上研究和分析属性约简的结构性质和实现不同信息系统的等价快速属性约简的方法，这些理论和方法的形成和发展无疑极大丰富了粗糙集理论的内容。