粒计算研究丛书 三支决策 复杂问题求解方法与实践PDF电子书下载

第1章 三支决策概述 1

1.1 三支决策思想 1

1.1.1 中庸与三支决策 1

1.1.2 三支决策复杂问题求解实例 2

1.1.3 三支决策问题求解的普遍性 6

1.2 三支决策的认知基础及意义 7

1.3 三支决策 8

1.3.1 三支决策描述 8

1.3.2 基于评价函数的三支决策 9

1.4 基于集合论构造三支决策 10

1.4.1 区间集与三支决策 10

1.4.2 粗糙集与三支决策 11

1.4.3 概率粗糙集与三支决策 12

1.4.4 模糊集与三支决策 13

1.4.5 阴影集与三支决策 13

1.5 本章小结 14

致谢 14

参考文献 15

第2章 三支决策空间 20

2.1 引言 20

2.2 三支决策空间 21

2.2.1 三支决策的度量 22

2.2.2 三支决策的条件 22

2.2.3 三支决策的决策评价函数 23

2.2.4 三支决策空间 25

2.3 三支决策空间上的三支决策 25

2.3.1 三支决策 25

2.3.2 乐观多粒度三支决策 26

2.3.3 悲观多粒度三支决策 26

2.4 基于Fuzzy集的三支决策 27

2.4.1 基于一般Fuzzy集的三支决策 27

2.4.2 基于区间值Fuzzy集的三支决策 28

2.4.3 基于Fuzzy关系的三支决策 28

2.4.4 基于阴影集的三支决策 28

2.4.5 基于区间集的三支决策 29

2.5 基于随机集的三支决策 30

2.5.1 随机集 30

2.5.2 决策度量域为集代数的三支决策 30

2.5.3 决策度量域为［0,1］的三支决策 30

2.6 基于粗糙集的三支决策 31

2.6.1 基于Fuzzy决策粗糙集的三支决策 31

2.6.2 基于区间值Fuzzy决策粗糙集的三支决策 32

2.7 多粒度三支决策空间的转化 34

2.7.1 加权平均多粒度三支决策 34

2.7.2 max-min平均多粒度三支决策 35

2.8 三支决策空间的动态三支决策 35

2.8.1 动态二支决策 35

2.8.2 动态三支决策 38

2.9 三支决策空间的双评价函数三支决策 39

2.10 三支决策空间上的其他三支决策 41

2.10.1 三支决策空间上0≤β≤a≤1的三支决策 41

2.10.2 三支决策空间上含拒绝决策域的三支决策 43

2.11 本章小结 43

致谢 45

参考文献 45

第3章 基于概率粗糙集的动态三支决策方法 49

3.1 引言 49

3.2 基于概率粗糙集的三支决策模型 50

3.3 基于概率粗糙集的动态三支决策方法 52

3.4 基于概率粗糙集的增量式三支决策算法 59

3.5 实例分析 63

3.6 本章小结 65

致谢 65

参考文献 66

第4章 基于区间数决策粗糙集的三支决策 68

4.1 区间数决策粗糙集的基础模型 68

4.1.1 区间数决策粗糙集的基本理论模型 68

4.1.2 区间数决策粗糙集与决策粗糙集的比较 70

4.2 基于确定性排序方法的区间数决策粗糙集决策机制 71

4.3 基于可能度排序方法的区间数决策粗糙集决策机制 74

4.3.1 基于可能度排序方法的决策规则 74

4.3.2 决策规则准则 76

4.4 基于优化视角的区间数决策粗糙集决策机制 83

4.5 实验分析 87

4.5.1 对比研究 87

4.5.2 选取区间数决策粗糙集分析方法的准则 90

4.6 本章小结 90

致谢 91

参考文献 91

第5章 构造型的多粒度三支决策模型 93

5.1 引言 93

5.2 三支决策相关理论 94

5.2.1 基于决策粗糙集的三支决策模型 94

5.2.2 CCA简介 95

5.2.3 基于CCA的三支决策模型 96

5.3 基于CCA的代价敏感三支决策模型 96

5.3.1 引入代价敏感的三支决策模型 96

5.3.2 实验结果及分析 97

5.4 基于CCA的鲁棒性三支决策模型 101

5.4.1 基于CCA的鲁棒性三支决策模型 101

5.4.2 实验结果及分析 102

5.5 边界域的多粒度挖掘模型 105

5.5.1 基于覆盖算法的多粒度思想 105

5.5.2 边界域的多粒度挖掘 106

5.5.3 实验结果分析 107

5.6 本章小结 110

致谢 110

参考文献 110

第6章 三支决策聚类 112

6.1 引言 112

6.2 不确定性聚类 113

6.3 聚类问题的三支决策描述 114

6.3.1 三支决策聚类的提出 114

6.3.2 三支决策的区间集描述 115

6.3.3 三支决策聚类的表示 116

6.4 三个域的关系 117

6.5 重叠域细分在社交网络中的应用 120

6.6 动态三支决策聚类 123

6.6.1 增量式数据聚类的相关定义 124

6.6.2 初始聚类 125

6.6.3 创建搜索树 127

6.6.4 增量聚类 128

6.6.5 实验分析 130

6.7 本章小结 132

致谢 133

参考文献 133

第7章 基于三支决策的多粒度文本情感分类 136

7.1 引言 136

7.2 粗糙集和三支决策 137

7.3 上下文有关的词语情感分类 138

7.3.1 上下文有关反义词对 138

7.3.2 基于三支决策的上下文有关词语情感分类 139

7.3.3 实验结果与分析 141

7.4 主题依赖的句子情感分类 143

7.4.1 情感先验 143

7.4.2 基于三支决策的主题依赖句子情感分类 144

7.4.3 实验结果与分析 145

7.5 多标记的篇章情绪分类 148

7.5.1 多标记情绪 148

7.5.2 基于三支决策的多标记篇章情绪分类 149

7.5.3 实验结果与分析 151

7.6 本章小结 153

致谢 153

参考文献 153

第8章 基于三支决策的高利润项集增量挖掘 156

8.1 引言 156

8.2 高利润项集挖掘 157

8.2.1 数据模型 157

8.2.2 相关定义 158

8.2.3 效用约束的特性 159

8.2.4 高效用项集挖掘算法 160

8.3 三支决策 163

8.3.1 三支决策理论 163

8.3.2 研究现状 164

8.4 基于三支决策的高利润项集增量挖掘 165

8.4.1 三支决策模型 165

8.4.2 增量更新算法 166

8.4.3 同步机制 168

8.5 算法性能评估 171

8.5.1 数据集 171

8.5.2 实验结果和评价 172

8.6 本章小结 174

致谢 174

参考文献 174

第9章 代价敏感序贯三支决策在图像识别中的应用 177

9.1 引言 177

9.2 三支决策及其应用 178

9.3 决策方法及决策代价 179

9.4 人脸图像识别与序贯决策 182

9.5 图像的子空间粒度特征提取法 184

9.5.1 序贯子空间粒度特征提取法 184

9.5.2 PCA子空间粒度特征提取法 185

9.5.3 LPP子空间粒度特征提取法 186

9.6 代价敏感的序贯三支决策方法 187

9.7 实验分析与验证 189

9.7.1 数据库介绍及实验设置 189

9.7.2 子空间粒度特征人脸图像 190

9.7.3 序贯决策的代价与错误率 191

9.7.4 序贯决策中的边界域变化趋势 194

9.8 本章小结 195

致谢 195

参考文献 195

第10章 基于基尼目标函数的三支决策域确定 199

10.1 引言 199

10.2 三支决策域及其评价 200

10.2.1 粗糙集构造三支决策域 200

10.2.2 评价三支决策域 201

10.3 基尼系数 202

10.3.1 一般概率分布的基尼系数 203

10.3.2 三支决策域的基尼系数 205

10.3.3 决策域基尼系数的变化分析 206

10.4 基尼目标函数 208

10.4.1 将三个决策域的基尼系数作为一个整体 208

10.4.2 立即决策域的基尼系数对抗不承诺域的基尼系数 209

10.4.3 分别考虑每一个决策域的基尼系数 211

10.5 示例 212

10.6 本章小结 215

致谢 215

参考文献 215

第11章 基于三支决策的中文文本情感分析 219

11.1 引言 219

11.2 问题描述 220

11.3 准备工作——情感词典的构建 221

11.4 三支决策在中文文本情感分析中的应用 223

11.4.1 三支决策分类 223

11.4.2 对边界域的后续处理 225

11.5 实验结果 226

11.6 本章小结 228

致谢 228

参考文献 228

第12章 基于三支决策的支持向量机增量学习方法 231

12.1 引言 231

12.2 背景知识 232

12.2.1 SVM增量学习 232

12.2.2 三支决策 233

12.3 基于三支决策的SVM增量学习方法 234

12.3.1 三支决策中条件概率的构建 234

12.3.2 基于三支决策的SVM边界向量构建 237

12.3.3 基于三支决策的SVM增量学习算法 238

12.4 实验与分析 239

12.4.1 实验数据描述 239

12.4.2 数据预处理 240

12.4.3 评价指标 240

12.4.4 实验结果及分析 240

12.5 本章小结 242

致谢 242

参考文献 243

第13章 基于自反概率模糊粗糙集的三支决策 245

13.1 引言 245

13.2 模糊集与概率粗糙集 246

13.2.1 模糊集 246

13.2.2 概率粗糙集 247

13.3 自反概率粗糙模糊集 249

13.4 自反概率粗糙模糊集的三支决策 251

13.4.1 贝叶斯决策过程 251

13.4.2 自反概率粗糙模糊集的三支决策 251

13.5 本章小结 255

致谢 255

参考文献 255

第14章 三支决策的集对分析数学模型及应用 259

14.1 引言 259

14.2 集对分析联系数 259

14.2.1 集对与联系度 260

14.2.2 联系数 260

14.2.3 联系变量与联系函数 261

14.3 三支决策的集对分析数学模型 261

14.3.1 集对联系数的重新定义 262

14.3.2 三支决策的集对分析模型的建立 263

14.3.3 模型向二支决策的转化 264

14.3.4 模型的实现步骤和程序 264

14.4 基于三支决策集对分析模型的稿件评审问题 265

14.5 本章小结 266

致谢 267

参考文献 267

第15章 基于直觉模糊集和区间集的三支决策研究 269

15.1 引言 269

15.2 阴影集与三支决策的关系 270

15.2.1 基于面积的阴影集理解 270

15.2.2 基于模糊熵的阴影集理解 271

15.2.3 基于三支决策的阴影集理解 272

15.3 直觉模糊集的三支近似 273

15.3.1 基于直觉模糊集的三支决策 274

15.3.2 直觉模糊集的三支近似 275

15.4 区间集上的包含度理论 276

15.4.1 区间集 277

15.4.2 区间集上的序关系 280

15.4.3 区间集上的包含度 281

15.5 本章小结 283

致谢 283

参考文献 283

第16章 基于三支决策的微博主观文本识别研究 286

16.1 引言 286

16.2 三支决策理论 287

16.2.1 三支决策理论概述 287

16.2.2 微博主观文本三支决策解释 289

16.2.3 一种微博主观文本三支决策阈值解释 290

16.3 特征抽取 290

16.3.1 候选主观特征选择 290

16.3.2 微博主观特征提取与加权 291

16.4 二阶段三支决策分类器设计 292

16.4.1 基于NB的三支决策分类器设计 292

16.4.2 基于SVM的三支决策分类器设计 292

16.4.3 基于KNN的三支决策分类器设计 293

16.5 实验与分析 293

16.5.1 评价标准 293

16.5.2 基于NB的三支决策分类器实验 293

16.5.3 基于SVM的三支决策分类器实验 295

16.5.4 基于KNN的三支决策分类器实验 297

16.6 本章小结 298

致谢 298

参考文献 298

第17章 形式概念的三支表示 300

17.1 引言 300

17.2 预备知识 301

17.2.1 子集对的运算 301

17.2.2 二值信息表 302

17.3 正算子与概念格 302

17.4 负算子与补概念格 304

17.5 三支算子与三支概念格 305

17.5.1 三支算子 305

17.5.2 对象导出的三支概念格 309

17.5.3 属性导出的三支概念格 310

17.6 本章小结 312

致谢 312

参考文献 312

第18章 模糊三支决策 314

18.1 从三支决策到模糊三支决策 314

18.2 基于评价函数的模糊三支决策 317

18.2.1 带有一对基于偏序集的评价函数的模糊三支决策 317

18.2.2 带有一个基于偏序集的评价函数的模糊三支决策 320

18.2.3 带有一个基于全序集（R，≤）的评价函数的模糊三支决策 321

18.3 模糊三支决策的两个模型 323

18.3.1 直觉模糊集与模糊三支决策 323

18.3.2 粗糙模糊集与模糊三支决策 324

18.4 本章小结 325

致谢 325

参考文献 325

附录 三支决策理论与应用已有成果文献 327