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作者簡介
目次
商品簡介
粗糙集理論與概念格理論是20世紀80年代初期產生的兩個數學分支，在知識發現與數據挖掘中有著重要應用，本書介紹了粗糙集與概念格的若干理論分支及某些應用領域。
本書共分五篇，即粗糙集與概念格的應用前景，粗糙集的不確定性理論與度量，粗糙集的公理化與格結構，粗糙集的約簡理論與方法，概念格的約簡理論與規則提取，全書共18章，第1章作為本書的總論。
本書可以作為人工智能研究人員的參考書。
本書共分五篇，即粗糙集與概念格的應用前景，粗糙集的不確定性理論與度量，粗糙集的公理化與格結構，粗糙集的約簡理論與方法，概念格的約簡理論與規則提取，全書共18章，第1章作為本書的總論。
本書可以作為人工智能研究人員的參考書。
作者簡介
張文修，男，1940年生，南開大學概率統計研究生畢業，西安交通大學理學院信息與系統科學研究所教授，博士生導師。曾任中國數學學會常務理事、中國模糊集與系統學會副理事長。主持國家自然科學基金項目、國家863項目和937項目等多項課題，出版專項專著17部，發表論文130余篇，獲國家級優秀教學成果特等獎1項、一等獎1項、二等獎2項。
目次
前言
第1章 On Unifying Formal Concept Analysis and Rough Set Analysis
1.1 Introduction
1.2 Definability of Concepts in a Binary Table
1.3 Formal Concept Analysis
1.4 Rough Set Analysis
1.5 Conclusion
第一篇 粗糙集與概念格的應用前景
第2章 基於粗糙集理論的海量數據挖掘
2.1 引言
2.2 粗糙集理論相關基礎知識
2.3 基於粗糙集理論的海量數據挖掘研究方法
2.4 海量數據挖掘的分布式實現方法
2.5 海量數據挖掘的增量式實現方法
2.6 降低海量數據挖掘的處理復雜度方法
2.7 結論
第3章 知識管理中的概念信息粒
3.1 引言
3.2 知識管理中的任務知識匹配問題
3.3 形式背景與知識管理系統
3.4 概念知識粒格
3.5 概念信息粒擬格
3.6 概念信息粒與概念知識粒迭代算法
3.7 結論
第4章 變精度概念格與近似推理
4.1 引言
4.2 伽羅瓦連接與概念格
4.3 四類模糊概念格性質及相互關係
4.4 基於模糊概念格的模糊推理
4.5 變精度概念格
4.6 結論
第二篇 粗糙集的不確定性理論與度量
第5章 粗糙集理論中的不確定性與知識粒度
5.1 引言
5.2 粗糙集理論中的不確定性度量
5.3 粗糙集理論中的知識粒度
5.4 結論
第6章 粗糙集的不確定性度量
6.1 引言
6.2 模糊集的熵
6.3 粗糙模糊集的不確定性度量
6.4 模糊粗糙集的不確定性度量
6.5 基於模糊劃分的粗糙集的不確定性度量
6.6 結論
第7章 粗糙集與粒度計算
7.1 引言
7.2 粒計算的劃分模型
7.3 粒計算的覆蓋模型
7.4 自反關係下的粒計算與對偶Galois連接
7.5 結論
第三篇 粗糙集的公理化刻畫與格結構
第8章 粗糙近似算子公理化刻畫
8.1 引言
8.2 經典廣義粗糙近似算子的公理化刻畫
8.3 對偶粗糙模糊近似算子的公理化刻畫
8.4 對偶模糊粗糙近似算子的公理化刻畫
8.5 基於三角模的對偶模糊粗糙近似算子的公理化刻畫
8.6 基於蘊含算子的模糊粗糙近似算子的公理化刻畫
8.7 結論
第9章 半格上粗糙近似理論
9.1 引言
9.2 半格上的同余近似空間
9.3 同余近似空間的拓撲結構
9.4 同余近似算子及其性質
9.5 信息系統的同余分類及粗糙近似
9.6 結論
第10章 布爾代數上粗糙近似算子
10.1 引言
10.2 格及有關概念
10.3 布爾代數上基於覆蓋的粗糙近似算子
10.4 兩類近似算子的比較
10.5 基於一型粗糙近似算子的覆蓋約簡
10.6 基於二型近似算子的覆蓋約簡
10.7 結論
第11章 廣義模糊粗糙集理論
11.1 引言
11.2 預備知識
11.3 關於任意模糊關係的近似算子
11.4 近似算子和特殊模糊關係的聯系
11.5 模糊粗糙集的公理化方法
11.6 模糊粗糙集的格結構
11.7 近似算子和模糊拓撲的關係
11.8 結論
第四篇 粗糙集的約簡理論與方法
第12章 形式決策表的屬性約簡
12.1 引言
12.2 基本概念
12.3 信息系統的形式約簡
12.4 形式決策表
12.5 不協調和協調形式決策表屬性約簡等價性
12.6 結論
第13章 集值信息系統的知識約簡與規則提取
13.1 引言
13.2 集值信息系統
13.3 集值決策信息系統
13.4 協調集值決策信息系統
13.5 不協調集值決策信息系統
13.6 結論
第14章 基於優勢關係下信息系統的知識約簡
14.1 引言
14.2 與本文有關的基本概念
14.3 信息系統的分布約簡
14.4 信息系統的分配約簡
14.5 分配約簡的矩陣算法
14.6 覆蓋廣義粗糙集的模糊性度量
14.7 結論
第五篇 概念格的約簡理論與規則提取
第15章 概念格屬性約簡理論與方法
15.1 引言
15.2 概念格理論基礎知識
15.3 概念格約簡判斷定理
15.4 概念格約簡方法
15.5 概念格屬性特徵
15.6 結論
第16章 廣義協調決策形式背景的知識約簡
16.1 引言
16.2 形式背景及其概念格
16.3 廣義協調決策形式背景知識約簡的定義
16.4 廣義協調決策形式背景知識約簡的方法
16.5 結論
第17章 偏序關係下的決策形式背景規則獲取與屬性約簡
17.1 引言
17.2 決策形式背景和決策規則
17.3 協調決策形式背景的屬性約簡
17.4 不協調決策形式背景規則獲取與屬性約簡
17.5 結論
第18章 概念格與信息概念格
18.1 引言
18.2 概念格的屬性約簡方法與屬性特徵
18.3 概念格的對象約簡方法與對象特徵
18.4 對象概念格的屬性約簡方法
18.5 信息概念格及其約簡
18.6 結論
作者簡介
後記
第1章 On Unifying Formal Concept Analysis and Rough Set Analysis
1.1 Introduction
1.2 Definability of Concepts in a Binary Table
1.3 Formal Concept Analysis
1.4 Rough Set Analysis
1.5 Conclusion
第一篇 粗糙集與概念格的應用前景
第2章 基於粗糙集理論的海量數據挖掘
2.1 引言
2.2 粗糙集理論相關基礎知識
2.3 基於粗糙集理論的海量數據挖掘研究方法
2.4 海量數據挖掘的分布式實現方法
2.5 海量數據挖掘的增量式實現方法
2.6 降低海量數據挖掘的處理復雜度方法
2.7 結論
第3章 知識管理中的概念信息粒
3.1 引言
3.2 知識管理中的任務知識匹配問題
3.3 形式背景與知識管理系統
3.4 概念知識粒格
3.5 概念信息粒擬格
3.6 概念信息粒與概念知識粒迭代算法
3.7 結論
第4章 變精度概念格與近似推理
4.1 引言
4.2 伽羅瓦連接與概念格
4.3 四類模糊概念格性質及相互關係
4.4 基於模糊概念格的模糊推理
4.5 變精度概念格
4.6 結論
第二篇 粗糙集的不確定性理論與度量
第5章 粗糙集理論中的不確定性與知識粒度
5.1 引言
5.2 粗糙集理論中的不確定性度量
5.3 粗糙集理論中的知識粒度
5.4 結論
第6章 粗糙集的不確定性度量
6.1 引言
6.2 模糊集的熵
6.3 粗糙模糊集的不確定性度量
6.4 模糊粗糙集的不確定性度量
6.5 基於模糊劃分的粗糙集的不確定性度量
6.6 結論
第7章 粗糙集與粒度計算
7.1 引言
7.2 粒計算的劃分模型
7.3 粒計算的覆蓋模型
7.4 自反關係下的粒計算與對偶Galois連接
7.5 結論
第三篇 粗糙集的公理化刻畫與格結構
第8章 粗糙近似算子公理化刻畫
8.1 引言
8.2 經典廣義粗糙近似算子的公理化刻畫
8.3 對偶粗糙模糊近似算子的公理化刻畫
8.4 對偶模糊粗糙近似算子的公理化刻畫
8.5 基於三角模的對偶模糊粗糙近似算子的公理化刻畫
8.6 基於蘊含算子的模糊粗糙近似算子的公理化刻畫
8.7 結論
第9章 半格上粗糙近似理論
9.1 引言
9.2 半格上的同余近似空間
9.3 同余近似空間的拓撲結構
9.4 同余近似算子及其性質
9.5 信息系統的同余分類及粗糙近似
9.6 結論
第10章 布爾代數上粗糙近似算子
10.1 引言
10.2 格及有關概念
10.3 布爾代數上基於覆蓋的粗糙近似算子
10.4 兩類近似算子的比較
10.5 基於一型粗糙近似算子的覆蓋約簡
10.6 基於二型近似算子的覆蓋約簡
10.7 結論
第11章 廣義模糊粗糙集理論
11.1 引言
11.2 預備知識
11.3 關於任意模糊關係的近似算子
11.4 近似算子和特殊模糊關係的聯系
11.5 模糊粗糙集的公理化方法
11.6 模糊粗糙集的格結構
11.7 近似算子和模糊拓撲的關係
11.8 結論
第四篇 粗糙集的約簡理論與方法
第12章 形式決策表的屬性約簡
12.1 引言
12.2 基本概念
12.3 信息系統的形式約簡
12.4 形式決策表
12.5 不協調和協調形式決策表屬性約簡等價性
12.6 結論
第13章 集值信息系統的知識約簡與規則提取
13.1 引言
13.2 集值信息系統
13.3 集值決策信息系統
13.4 協調集值決策信息系統
13.5 不協調集值決策信息系統
13.6 結論
第14章 基於優勢關係下信息系統的知識約簡
14.1 引言
14.2 與本文有關的基本概念
14.3 信息系統的分布約簡
14.4 信息系統的分配約簡
14.5 分配約簡的矩陣算法
14.6 覆蓋廣義粗糙集的模糊性度量
14.7 結論
第五篇 概念格的約簡理論與規則提取
第15章 概念格屬性約簡理論與方法
15.1 引言
15.2 概念格理論基礎知識
15.3 概念格約簡判斷定理
15.4 概念格約簡方法
15.5 概念格屬性特徵
15.6 結論
第16章 廣義協調決策形式背景的知識約簡
16.1 引言
16.2 形式背景及其概念格
16.3 廣義協調決策形式背景知識約簡的定義
16.4 廣義協調決策形式背景知識約簡的方法
16.5 結論
第17章 偏序關係下的決策形式背景規則獲取與屬性約簡
17.1 引言
17.2 決策形式背景和決策規則
17.3 協調決策形式背景的屬性約簡
17.4 不協調決策形式背景規則獲取與屬性約簡
17.5 結論
第18章 概念格與信息概念格
18.1 引言
18.2 概念格的屬性約簡方法與屬性特徵
18.3 概念格的對象約簡方法與對象特徵
18.4 對象概念格的屬性約簡方法
18.5 信息概念格及其約簡
18.6 結論
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後記
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