粗糙集與概念格

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(yīng)用前景
　第2章　基于粗糙集理論的海量數(shù)據(jù)挖掘
　　2.1　引言
　　2.2　粗糙集理論相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
　　2.3　基于粗糙集理論的海量數(shù)據(jù)挖掘研究方法
　　2.4　海量數(shù)據(jù)挖掘的分布式實(shí)現(xiàn)方法
　　2.5　海量數(shù)據(jù)挖掘的增量式實(shí)現(xiàn)方法
　　2.6　降低海量數(shù)據(jù)挖掘的處理復(fù)雜度方法
　　2.7　結(jié)論
　第3章　知識(shí)管理中的概念信息粒
　　3.1　引言
　　3.2　知識(shí)管理中的任務(wù)知識(shí)匹配問題
　　3.3　形式背景與知識(shí)管理系統(tǒng)
　　3.4　概念知識(shí)粒格
　　3.5　概念信息粒擬格
　　3.6　概念信息粒與概念知識(shí)粒迭代算法
　　3.7　結(jié)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(zhì)及相互關(guān)系
　　4.4　基于模糊概念格的模糊推理
　　4.5　變精度概念格
　　4.6　結(jié)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(shí)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(shí)粒度
　　5.4　結(jié)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　基于模糊劃分的粗糙集的不確定性度量
　　6.6　結(jié)論
　第7章　粗糙集與粒度計(jì)算
　　7.1　引言
　　7.2　粒計(jì)算的劃分模型
　　7.3　粒計(jì)算的覆蓋模型
　　7.4　自反關(guān)系下的粒計(jì)算與對(duì)偶Galois連接
　　7.5　結(jié)論
第三篇　粗糙集的公理化刻畫與格結(jié)構(gòu)
　第8章　粗糙近似算子公理化刻畫
　　8.1　引言
　　8.2　經(jīng)典廣義粗糙近似算子的公理化刻畫
　　8.3　對(duì)偶粗糙模糊近似算子的公理化刻畫
　　8.4　對(duì)偶模糊粗糙近似算子的公理化刻畫
　　8.5　基于三角模的對(duì)偶模糊粗糙近似算子的公理化刻畫
　　8.6　基于蘊(yùn)含算子的模糊粗糙近似算子的公理化刻畫
　　8.7　結(jié)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?fù)浣Y(jié)構(gòu)
　　9.4　同余近似算子及其性質(zhì)
　　9.5　信息系統(tǒng)的同余分類及粗糙近似
　　9.6　結(jié)論
　第10章　布爾代數(shù)上粗糙近似算子
　　10.1　引言
　　10.2　格及有關(guān)概念
　　10.3　布爾代數(shù)上基于覆蓋的粗糙近似算子
　　10.4　兩類近似算子的比較
　　10.5　基于一型粗糙近似算子的覆蓋約簡
　　10.6　基于二型近似算子的覆蓋約簡
　　10.7　結(jié)論
　第11章　廣義模糊粗糙集理論
　　11.1　引言
　　11.2　預(yù)備知識(shí)
　　11.3　關(guān)于任意模糊關(guān)系的近似算子
　　11.4　近似算子和特殊模糊關(guān)系的聯(lián)系
　　11.5　模糊粗糙集的公理化方法
　　11.6　模糊粗糙集的格結(jié)構(gòu)
　　11.7　近似算子和模糊拓?fù)涞年P(guān)系
　　11.8　結(jié)論
第四篇　粗糙集的約簡理論與方法
　第12章　形式?jīng)Q策表的屬性約簡
　　12.1　引言
　　12.2　基本概念
　　12.3　信息系統(tǒng)的形式約簡
　　12.4　形式?jīng)Q策表
　　12.5　不協(xié)調(diào)和協(xié)調(diào)形式?jīng)Q策表屬性約簡等價(jià)性
　　12.6　結(jié)論
　第13章　集值信息系統(tǒng)的知識(shí)約簡與規(guī)則提取
　　13.1　引言
　　13.2　集值信息系統(tǒng)
　　13.3　集值決策信息系統(tǒng)
　　13.4　協(xié)調(diào)集值決策信息系統(tǒng)
　　13.5　不協(xié)調(diào)集值決策信息系統(tǒng)
　　13.6　結(jié)論
　第14章　基于優(yōu)勢關(guān)系下信息系統(tǒng)的知識(shí)約簡
　　14.1　引言
　　14.2　與本文有關(guān)的基本概念
　　14.3　信息系統(tǒng)的分布約簡
　　14.4　信息系統(tǒng)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(jié)論
第五篇　概念格的約簡理論與規(guī)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(chǔ)知識(shí)
　　15.3　概念格約簡判斷定理
　　15.4　概念格約簡方法
　　15.5　概念格屬性特征
　　15.6　結(jié)論
　第16章　廣義協(xié)調(diào)決策形式背景的知識(shí)約簡
　　16.1　引言
　　16.2　形式背景及其概念格
　　16.3　廣義協(xié)調(diào)決策形式背景知識(shí)約簡的定義
　　16.4　廣義協(xié)調(diào)決策形式背景知識(shí)約簡的方法
　　16.5　結(jié)論
　第17章　偏序關(guān)系下的決策形式背景規(guī)則獲取與屬性約簡
　　17.1　引言
　　17.2　決策形式背景和決策規(guī)則
　　17.3　協(xié)調(diào)決策形式背景的屬性約簡
　　17.4　不協(xié)調(diào)決策形式背景規(guī)則獲取與屬性約簡
　　17.5　結(jié)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征
　　18.3　概念格的對(duì)象約簡方法與對(duì)象特征
　　18.4　對(duì)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(jié)論
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后記