Rough集理论与知识获取PDF电子书下载

第1章 集合论基础 1

1.1 集合论的基本概念 1

1.2 集合代数运算 4

1.3 集合关系 7

第2章 信息表知识表达系统 14

2.1 知识的分类概念 14

2.2 信息表知识表达系统 17

2.3 决策表 20

第3章 Rough集理论基础 23

3.1 Rough集的基本概念 23

3.2 Rough度与分类质量 27

3.3 Rough集代数性质 31

3.4 Rough集关系 34

3.5 可变精度Rough集模型 37

3.6 不完备信息系统中Rough集理论的扩充 38

3.6.1 不完备信息系统的特点 38

3.6.2 容差关系 39

3.6.3 非对称相似关系 41

3.6.4 量化容差关系 44

第4章 知识获取 49

4.1 知识获取概述 49

4.2 基于Rough集的知识获取 50

4.2.1 可辨识矩阵 51

4.2.2 属性重要性 52

4.3 决策规则 52

第5章 知识系统不确定性表示与处理 56

5.1 知识表示 56

5.2 不确定知识系统的几种推理方法 58

5.2.1 概率模型 60

5.2.2 可信度模型 66

5.2.3 证据理论 69

5.2.4 模糊推理 76

5.3 决策表的不确定性度量 82

5.4 决策规则的不确定性表示与度量 86

第6章 数据预处理 92

6.1 决策表补齐 92

6.1.1 Mean Completer算法 93

6.1.2 Combinatorial Completer算法 94

6.1.3 基于Rough集理论的不完备数据分析方法(ROUSTIDA) 95

6.2 决策表离散化 99

6.2.1 离散化问题的描述 99

6.2.2 离散化问题的分类分析 100

6.2.3 离散化算法介绍 102

6.2.3.1 等距离划分算法 102

6.2.3.2 等频率划分算法 102

6.2.3.3 Naive Scaler算法 103

6.2.3.4 Semi Naive Scaler算法 103

6.2.3.5 布尔逻辑和Rough集理论相结合的离散化算法 104

6.2.3.6 基于断点重要性的离散化算法 111

6.2.3.7 基于属性重要性的离散化算法 112

第7章 决策表属性约简 117

7.1 决策表属性约简概述 117

7.2 决策表属性约简的信息熵表示 123

7.3 决策表属性约简算法 133

7.3.1 一般约简算法 133

7.3.2 基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法 134

7.3.3 归纳属性约简算法 138

7.3.4 基于互信息的属性约简算法——MIBARK算法 140

7.3.5 基于特征选择的属性约简算法 141

7.4 不完备信息系统的属性约简 143

7.4.1 容差关系 143

7.4.2 非对称相似关系 144

7.4.3 量化容差关系 145

第8章 决策表值约简 147

8.1 决策表值约简概述 147

8.2 决策表值约简算法 148

8.2.1 一般值约简算法 148

8.2.2 归纳值约简算法 148

8.2.3 启发式值约简算法 150

8.2.4 基于决策矩阵的值约简算法 152

8.3 缺省规则获取算法 152

第9章 逻辑推理系统 157

9.1 逻辑推理方法 157

9.1.1 正向推理 157

9.1.2 逆向推理 160

9.1.3 混合推理 161

9.2 知识表示系统的不一致性 162

9.3 不一致推理策略 163

9.3.1 加权综合法 164

9.3.2 试探法 164

9.3.3 高信任度优先法 164

9.3.4 多数优先原则 164

9.3.5 少数优先原则 165

第10章 实例系统分析 168

10.1 水资源调度系统 168

10.1.1 系统概述 168

10.1.2 数据采集和表示 169

10.1.3 数据分析 171

10.1.4 规则生成 172

10.1.5 实验结果 173

10.1.6 讨论 175

10.2 临床医疗诊断系统 175

10.2.1 临床诊断概述 176

10.2.2 概率规则 177

10.2.3 规则获取算法 178

10.2.4 实验结果 181

10.2.5 讨论 184

10.3 市场潜在客户预测 185

10.3.1 系统概述 185

10.3.2 知识获取过程 186

10.3.3 实验结果 188

10.3.4 讨论 191

10.4 信息过滤与信息检索 191

10.4.1 系统简介 191

10.4.2 文本分类 192

10.4.3 基于Rough集的文本分类系统 193

10.4.4 实验结果 196

10.4.5 讨论 198

10.5 电信信道噪音抑制 198

10.5.1 概述 199

10.5.2 生理学原理 199

10.5.3 知觉噪音抑制系统的描述 199

10.5.4 噪音抑制系统的实现 200

10.5.5 仿真实验 205

10.5.6 讨论 207

第11章 Rough集理论的实验系统 208

11.1 Rough Enough 208

11.2 ROSE 210

11.3 Rosetta 212

11.4 KDD-R 215

11.5 LERS 216