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第1章 基本理论 1

1.1粗糙集 1

信息系统 10

近似集及其性质 11

近似质量的刻画 14

知识约简与依赖性 16

1.2粒计算 19

信息粒 22

信息粒化 24

粒计算概念 25

粒计算的研究方法与方向 27

1.3粗糙关系数据库 29

第2章 粗糙集与RDB关系研究及RRDM 35

2.1引言 35

2.2 RDB理论与粗糙集理论关系的研究 36

RDB与粗糙集产生的背景比较 36

关系与信息表的形式化语义比较 37

两种理论核心概念之间的关系研究 38

2.3对RRDM的研究 44

引言 44

Rough关系操作算子及其性质 45

粗糙分解算子 49

2.4 RRDB与FRDB关系的系统研究 52

引言 53

FRDB与RRDB的概念分析 53

模糊函数依赖（FFD）、粗糙函数依赖（RFD）与Armstrong公理 55

FRDB与RRDB的范式 58

第3章 粗糙数据查询 61

3.1引言 61

3.2数据库查询思想 63

查询与模糊查询 63

粗糙数据查询 64

3.3 RRDB的分解与投影原理 65

RRDB的分解原理 65

RRDB的投影原理 66

RRDB的可定义性 67

3.4 RRDB的粗糙数据查询 68

精确查询 68

粗糙完全查询 70

粗糙组合查询 72

算法描述 73

小结 74

3.5 RRDB与NIS的关系研究 75

3.6 RRDB属性值的粗集表示 77

第4章 粗糙函数依赖及其推理机制的研究 81

4.1引言 81

4.2函数依赖与模糊函数依赖 82

4.3粗糙函数依赖与冗余因子 85

4.4 Rough函数依赖的性质 87

4.5粗糙函数依赖的推理规则与附加的推理规则 89

粗糙函数依赖的推理规则 89

粗糙函数依赖的附加推理规则 90

4.6 粗糙函数依赖与函数依赖、Fuzzy函数依赖的关系 93

第5章 基于粗糙集与信息颗粒的聚类方法研究 95

5.1引言 95

5.2聚类方法简述 96

5.3基于粗糙集聚类方法的分析 98

5.4聚类分析中的粒度与粗集原理研究 100

5.5基于粗糙集与信息粒度的聚类方法 102

基本概念 102

基于粗糙集与信息颗粒的聚类方法 104

算法描述 105

实验比较与分析 117

第6章 信息系统函数依赖的信息颗粒原理与计算 121

6.1引言 121

6.2面向机器的数据挖掘模型 122

模型语义 122

信息颗粒的位表示 123

6.3位表示的性质研究 125

6.4信息系统函数依赖的信息颗粒原理与计算 127

函数依赖的信息颗粒原理与计算 127

恒等依赖的信息颗粒原理与计算 129

部分依赖的信息颗粒原理与计算 131

6.5算法描述与分析 132

第7章 关系数据库范式及信息系统规则的研究 135

7.1引言 135

7.2函数依赖与范式 136

7.3基于粗糙集理论的关系模式范式的判定原理 139

7.4信息系统软规则及其度量关系的研究 143

信息颗粒的位表示 144

几种规则及其度量之间的关系 146

第8章 粗糙函数依赖的近似度量 152

8.1引言 152

8.2相关工作 153

8.3粗糙函数依赖（RFD）的度量 156

8.4本章小结 161

第9章 结语 162

9.1主要结论 162

9.2研究展望 164

主要符号表 166

参考文献 167