图书介绍
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- 胡清华，于达仁著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030347954
- 出版时间：2012
- 标注页数：184页
- 文件大小：13MB
- 文件页数：194页
- 主题词：计算机算法
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图书目录
第1章 绪论1
1.1复杂数据的知识发现1
1.2混合数据分类建模的不确定性分析2
1.2.1数据类型及其信息结构分析2
1.2.2混合数据分类的不确定性分析5
1.3基于粗糙集的分类不确定性刻画6
1.3.1粗糙计算模型的发展7
1.3.2粗糙计算算法设计现状9
1.3.3现有粗糙集模型处理混合数据存在的问题11
1.4对当前若干粗糙计算观点的评述13
1.4.1粗糙计算中分类能力定义的评述13
1.4.2粒计算、词计算与粗糙计算的多样性15
第2章 集合论基础18
2.1集合18
2.2模糊集24
第3章 Pawlak粗糙集模型31
3.1粗糙集理论的基本概念31
3.2约简和相对约简35
3.3基于粗糙集的分类建模39
3.3.1属性约简39
3.3.2规则提取41
3.3.3分类决策44
第4章度量空间分类学习的邻域粗糙集模型45
4.1基于邻域粒化的混合数据分析模型45
4.1.1邻域粗糙集45
4.1.2邻域决策系统48
4.1.3关于邻域粗糙集的理解51
4.1.4基于邻域模型的多粒度可分性分析53
4.2基于邻域粗糙集的边界样本选择56
4.3基于邻域粗糙集的混合数据属性约简60
4.3.1算法设计60
4.3.2测试分析63
4.4基于邻域一致性分析的属性约简67
4.4.1邻域依赖度指标存在的问题67
4.4.2邻域一致性指标及特性分析69
4.4.3算法设计71
4.4.4测试分析72
4.5基于邻域覆盖约简的分类规则学习74
第5章 模糊分类学习的模糊粗糙集模型79
5.1模糊算子79
5.2模糊粗糙集81
5.3基于核函数的模糊粗糙逼近84
5.3.1模糊粗糙集与核学习机器的潜在联系84
5.3.2核模糊粗糙集模型86
5.3.3基于核的分类逼近88
5.4基于核模糊逼近的属性依赖性分析94
5.5核模糊粗糙集与ReliefF算法的关系97
5.6鲁棒的软模糊粗糙集模型100
5.7基于核模糊逼近的混合数据属性约简103
5.7.1算法设计103
5.7.2测试分析106
5.8基于核模糊逼近的样本加权采样108
5.8.1 KNN中样本选择研究现状108
5.8.2 FAIR-KNN算法设计109
5.8.3实验分析112
第6章 有序分类的优势关系粗糙集模型120
6.1有序决策表120
6.2优势关系粗糙集和有序分类122
6.3有序决策表约简125
6.4模糊优势关系粗糙集126
6.4.1模糊优势关系126
6.4.2模糊优势决策近似129
6.5多类型属性共存时的有序决策分析模型135
6.6近似质量分析和有序决策约简136
6.7应用分析139
第7章 近似空间的信息度量148
7.1等价关系信息系统的信息度量148
7.1.1信息熵148
7.1.2 Pawlak近似空间的信息度量150
7.2邻域系统的信息度量152
7.3模糊近似空间的信息度量155
7.3.1模糊关系的信息熵及性质155
7.3.2 Pawlak近似空间的Shannon熵与模糊熵的关系158
7.3.3模糊近似空间的模糊信息度量161
7.4有序分类的不确定性度量163
7.4.1清晰序关系下的信息度量164
7.4.2模糊优势关系下的信息度量169
7.5基于信息熵的混合数据约简方法171
7.6依赖度、一致度和互信息之间的关系172
参考文献175