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第1章 On Unifying Formal Concept Analysis and Rough Set Analysis Y.Y.Yao1.1 Introduction 1

1.2 Definability of Concepts in a Binary Table 3

1.3 Formal Concept Analysis 8

1.4 Rough Set Analysis 12

1.5 Conclusion 15

第一篇 粗糙集与概念格的应用前景 23

第2章 基于粗糙集理论的海量数据挖掘 王国胤　冯林 23

2.1　引言 23

2.2　粗糙集理论相关基础知识 26

2.3　基于粗糙集理论的海量数据挖掘研究方法 28

2.4　海量数据挖掘的分布式实现方法 30

2.5　海量数据挖掘的增量式实现方法 39

2.6　降低海量数据挖掘的处理复杂度方法 50

2.7　结论 60

3.1　引言 64

第3章 知识管理中的概念信息粒 仇国芳 荆彦玲 64

3.2　知识管理中的任务知识匹配问题 65

3.3　形式背景与知识管理系统 67

3.4　概念知识粒格 69

3.5　概念信息粒拟格 70

3.6　概念信息粒与概念知识粒迭代算法 73

3.7　结论 76

第4章 变精度概念格与近似推理 范世青 马建敏 79

4.1　引言 79

4.2　伽罗瓦连接与概念格 81

4.3　四类模糊概念格性质及相互关系 82

4.4　基于模糊概念格的模糊推理 89

4.5　变精度概念格 97

4.6　结论 107

第5章 粗糙集理论中的不确定性与知识粒度 梁吉业 钱宇华 113

5.1　引言 113

第二篇 粗糙集的不确定性理论与度量 113

5.2　粗糙集理论中的不确定性度量 115

5.3　粗糙集理论中的知识粒度 127

5.4　结论 132

第6章 粗糙集的不确定性度量 米据生 136

6.1　引言 136

6.2　模糊集的熵 137

6.3　粗糙模糊集的不确定性度量 139

6.4　模糊粗糙集的不确定性度量 144

6.5　基于模糊划分的粗糙集的不确定性度量 147

6.6　结论 157

第7章 粗糙集与粒度计算 马建敏 张文修　姚一豫 160

7.1　引言 160

7.2　粒计算的划分模型 162

7.3　粒计算的覆盖模型 165

7.4 自反关系下的粒计算与对偶Galois连接 172

7.5　结论 178

第三篇 粗糙集的公理化刻画与格结构 183

第8章 粗糙近似算子公理化刻画 吴伟志 梁怡 183

8.1　引言 183

8.2　经典广义粗糙近似算子的公理化刻画 185

8.3　对偶粗糙模糊近似算子的公理化刻画 190

8.4　对偶模糊粗糙近似算子的公理化刻画 194

8.5　基于三角模的对偶模糊粗糙近似算子的公理化刻画 198

8.6　基于蕴含算子的模糊粗糙近似算子的公理化刻画 202

8.7　结论 208

第9章 半格上粗糙近似理论 李鸿儒 王宁 212

9.1　引言 212

9.2　半格上的同余近似空间 214

9.3　同余近似空间的拓扑结构 217

9.4　同余近似算子及其性质 220

9.5　信息系统的同余分类及粗糙近似 222

9.6　结论 226

10.1　引言 231

第10章 布尔代数上粗糙近似算子 李同军 231

10.2　格及有关概念 232

10.3　布尔代数上基于覆盖的粗糙近似算子 235

10.4　两类近似算子的比较 239

10.5　基于一型粗糙近似算子的覆盖约简 244

10.6　基于二型近似算子的覆盖约简 246

10.7　结论 249

第11章 广义模糊粗糙集理论 陈德刚 杨苏 曾祥财 王熙照 253

11.1　引言 253

11.2　预备知识 255

11.3　关于任意模糊关系的近似算子 261

11.4　近似算子和特殊模糊关系的联系 265

11.5　模糊粗糙集的公理化方法 269

11.6　模糊粗糙集的格结构 279

11.7　近似算子和模糊拓扑的关系 282

11.8　结论 284

第四篇 粗糙集的约简理论与方法 291

第12章 形式决策表的属性约简 袁修久 291

12.1　引言 291

12.2　基本概念 292

12.3　信息系统的形式约简 293

12.4　形式决策表 294

12.5　不协调和协调形式决策表属性约简等价性 302

12.6　结论 305

第13章 集值信息系统的知识约简与规则提取 宋笑雪 308

13.1　引言 308

13.2　集值信息系统 309

13.3　集值决策信息系统 313

13.4　协调集值决策信息系统 318

13.5　不协调集值决策信息系统 320

13.6　结论 321

14.1 引言 325

第14章 基于优势关系下信息系统的知识约简 徐伟华 325

14.2　与本文有关的基本概念 326

14.3　信息系统的分布约简 329

14.4　信息系统的分配约简 334

14.5　分配约简的矩阵算法 338

14.6　覆盖广义粗糙集的模糊性度量 344

14.7　结论 350

第五篇 概念格的约简理论与规则提取 357

第15章 概念格属性约简理论与方法 魏玲 357

15.1　引言 357

15.2　概念格理论基础知识 360

15.3　概念格约简判断定理 364

15.4　概念格约简方法 368

15.5　概念格属性特征 371

15.6 结论 377

16.1　引言 381

第16章 广义协调决策形式背景的知识约简 王虹 381

16.2　形式背景及其概念格 382

16.3 广义协调决策形式背景知识约简的定义 383

16.4 广义协调决策形式背景知识约简的方法 385

16.5　结论 390

第17章 偏序关系下的决策形式背景规则获取与属性约简 邵明文 杨宏志17.1 引言 393

17.2　决策形式背景和决策规则 394

17.3　协调决策形式背景的属性约简 399

17.4　不协调决策形式背景规则获取与属性约简 408

17.5 结论 410

第18章 概念格与信息概念格 许伟 王霞 412

18.1 引言 412

18.2　概念格的属性约简方法与属性特征 414

18.3　概念格的对象约简方法与对象特征 419

18.4　对象概念格的属性约简方法 420

18.5　信息概念格及其约简 423

18.6　结论 432

作者简介 435