奇异粗糙集理论与方法PDF电子书下载

第一章Pawlak粗糙集的基本概念 1

1.1知识与知识库 1

1.2不精确范畴，近似与粗糙集 4

1.3知识约简 14

1.4知识的依赖性 16

1.5知识表达系统 18

1.6知识的颗粒特征 19

1.7决策表与信息系统 21

1.8重要性和核 26

1.9属性依赖性 29

1.10约简 30

1.11信息熵与系统不确定性 31

第二章S-粗糙集模型 37

2.1元素迁移的概念 37

2.2单向S-粗集 39

2.3双向S-粗集 41

2.4单向S-粗集对偶 43

2.5单向变异S-粗集 45

2.6双向变异S-粗集 47

2.7单向S-粗糙模糊集 50

2.8双向S-粗糙模糊集 57

2.9 S-粗集的F-分解…F-还原 60

2.10 S-粗集与数据筛选—过滤 70

2.11 S-粗集的近似处理方法 74

2.12 S-粗集的不确定性度量 79

2.13 S-粗集的粗糙熵 85

2.14 S-粗集与信息隐藏——还原 91

2.15 S-粗集与图像信息保真传递 94

2.16基于S-粗集的交通控制研究 96

第三章 函数S-粗糙集模型 104

3.1函数单向S-粗集 105

3.2函数双向S-粗集 107

3.3函数S-粗集与S-粗集的关系 109

3.4函数粗集与Z.Pawlak粗集的关系 112

3.5变异函数单向S-粗集 116

3.6变异函数双向S-粗集 117

3.7函数S-粗集的概率特征 119

3.8函数S-粗集与规律生成 127

3.9规律与它的颗粒特征 131

3.10函数S-粗集的积分度量 135

3.11粗积分的粗糙度与萎缩率 143

3.12函数S-粗集与系统扰动识别 147

第四章IS-粗糙集模型 151

4.1单向IS-粗集 151

4.2单向IS-粗集的近似精度 156

4.3单向IS-粗集的相对精度 158

4.4双向IS-粗集 163

4.5单向IS-随机粗集 166

4.6双向IS-随机粗集 170

4.7基于IS-粗集的医疗诊治知识支持系统 175

4.8基于IS-粗集的实时调度策略 177

4.9函数单向IS-粗集 180

4.10函数双向IS-粗集 183

4.11一元F-粗积分的概率估计 186

4.12Fp-规律与Fp-规律积分度量 193

4.13函数IS-粗集与图像生成 199

4.14函数IS-粗集与信息加密 204

第五章 变精度IS-粗糙集模型 209

5.1多数包含关系 209

5.2变精度粗糙集模型中的近似集 210

5.3集合的相对可辨别性 214

5.4属性的近似依赖性 215

5.5变精度单向IS-粗集 217

5.6变精度单向IS-粗集的推广 219

5.7变精度双向IS-粗集 223

5.8变精度双向IS-粗集的推广 224

第六章 属性SS-粗糙集模型 228

6.1属性集与属性可测空间 228

6.2属性测度μ（x）的性质 229

6.3属性测度μ（x）的扰动 233

6.4属性粗糙集 235

6.5属性粗糙集合的性质 238

6.6属性粗糙集的新型近似算子 241

6.7属性粗糙集的粗糙性度量 244

6.8依参数的属性粗糙集模型 252

6.9单向S-属性粗糙集 255

6.10依参数单向S-属性粗糙集 257

6.11双向S-属性粗糙集 260

6.12双向S-属性粗糙集的性质 264

参考文献 269