F·粗糙集·理論方法與應用

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《F·粗糙集·理論方法與應用》，徐小玉，鄧大勇，沈明鐳 著，出版社： 浙江大學出版社。

讀書是獲取知識的重要途徑。通過閱讀，我們可以了解到歷史、文化、科學、藝術等各個領域的知識，豐富我們的視野，拓寬我們的認知。

目錄

內容簡介

本書在闡述基本概念和方法時，力求概念清晰、內容組織合理、論證嚴謹、深入淺出、通俗易懂，着力體現內容廣泛、學術思想濃厚和學術觀點新穎的特點；進一步完善了F-粗糙集的理論體系，研究內容涉及F-粗糙集理論的各個方面。希望本書能為從事粗糙集理論、信息科學、決策系統、推薦系統的相關人員提供幫助。本書可以作為高等院校信息類、數學類、經管類專業的高年級本科生和研究生的教學用書，也可以作為從事數據挖掘的工程技術人員及相關學者的參考書。

目錄

第1章緒論

1.1數據挖掘與粒計算

1.2粗糙集理論發展概述

1.3粗糙集與其他不確定性信息理論的聯繫

第2章基本概念

2.1經典粗糙集理論

2.2模糊粗糙集模型

第3章F-粗糙集及並行約簡

3.1F-粗糙集的基本概念

3.2並行約簡定義與性質

3.3決策系統的分解

3.4小結與展望

第4章基於並行約簡的概念漂移探測

4.1基於屬性重要性的概念漂移探測度量的提出

4.2探測概念漂移的算法

4.3實驗結果

4.4小結與展望

第5章信息表中概念漂移與不確定性分析

5.1信息粒度的概念漂移與不確定性分析

5.2決策表整體的概念漂移與不確定性分析

5.3概念漂移與不確定性分析的認識論意義

5.4小結與展望

第6章知識系統中全粒度粗糙集與概念漂移

6.1知識系統中的概念漂移

6.2單個概念的全粒度粗糙集與概念漂移

6.3決策系統中的全粒度粗糙集與概念漂移

6.4認識論意義

6.5小結與展望

第7章F.模糊粗糙集理論

7.1F-粗糙集與模糊粗糙集的結合

7.2F-模糊粗糙集的屬性約簡

7.3小結與展望

第8章基於F-粗糙集中概念漂移的研究

8.1模糊概念漂移探測

8.2小結與展望

第9章基於F-粗糙集的異構信息網絡中節點相似性搜索並行算法研究

9.1異構信息網絡

9.2異構信息網絡中節點相似性搜索並行算法

9.3實驗與結果分析

9.4小結與展望

第10章F-粗糙集研究綜述

參考文獻