第1章 集对分析 1
1.1 集对分析的哲学底蕴 1
1.1.1 集对分析的基本原理 1
1.1.2 集对分析的辩证思维 2
1.2 集对分析的主要方法 8
1.2.1 集对与同异反分析 8
1.2.2 联系度与联系函数 9
1.2.3 联系度的态势分析 13
1.3 集对分析的基本特征 17
1.3.1 集对分析的不确定性 17
1.3.2 集对分析的数学性质 18
1.3.3 同异反系统的统一性 18
参考文献 19
第2章 模糊集与粗糙集理论 22
2.1 模糊集理论基础 22
2.1.1 模糊集及其运算 22
2.1.2 隶属函数的几种确定方法 25
2.1.3 模糊关系与模糊序关系 27
2.2 粗糙集理论基础 29
2.2.1 粗糙集基本概念 29
2.2.2 一般粗糙集模型 33
2.3 模糊粗糙集模型 51
2.3.1 模糊粗糙集 51
2.3.2 基于三角模的模糊粗糙集模型 59
2.3.3 基于包含度的模糊粗糙集模型 73
2.3.4 修正型模糊粗糙集模型 76
参考文献 81
第3章 现代主要决策方法 83
3.1 决策的常用方法 83
3.1.1 决策理论的发展 83
3.1.2 决策的基本要素 85
3.1.3 决策方法 88
3.2 模糊综合决策 93
3.2.1 模糊关系与模糊序关系 93
3.2.2 多目标的模糊决策理论 95
3.2.3 模糊综合评判决策 96
3.3 粗糙决策方法 101
3.3.1 不完备信息系统中的粗糙决策分析方法 101
3.3.2 模糊粗糙决策方法 104
3.4 三支决策 111
3.4.1 三支决策基础 111
3.4.2 三支决策应用 113
3.5 格序决策 114
3.5.1 格序决策基础 114
3.5.2 格序决策应用 125
参考文献 127
第4章 模糊集对推理与决策 130
4.1 模糊集对逻辑 130
4.1.1 二值逻辑 130
4.1.2 模糊逻辑 133
4.1.3 双枝模糊逻辑 135
4.1.4 模糊集对逻辑 137
4.2 模糊集对推理 140
4.2.1 模糊集对判断句与模糊集对推理句 140
4.2.2 单论域模糊集对推理 141
4.2.3 双论域模糊集对推理 144
4.2.4 多语句模糊集对逻辑推理 147
4.3 模糊集对分析的决策方法 151
4.3.1 模糊集对推理的多属性决策方法 151
4.3.2 模糊集对联系数的系统态势分析 160
参考文献 161
第5章 集对分析的三支决策方法 164
5.1 三支决策的基本概念 165
5.1.1 三支决策思想 165
5.1.2 三支决策的优势及应用 167
5.1.3 一个三支决策的理论 174
5.2 三支决策与粗糙集 181
5.2.1 基于阈值对的3个概率区间 181
5.2.2 阈值和分类错误率 182
5.2.3 阈值和分类代价 184
5.3 集对分析的三支决策方法 185
5.3.1 集对与三支决策 185
5.3.2 集对联系数的-N定义 187
5.3.3 三支决策的集对分析模型 188
5.3.4 模型的建立步骤 188
5.4 三支区域变迁的不确定分析 189
5.4.1 联系数阈值的可靠性 189
5.4.2 集对联系数态势分析 190
5.5 基于三支决策集对分析模型的稿件评审问题 191
参考文献 192
第6章 粗糙集对决策方法 195
6.1 粗糙集理论中的属性约简方法 195
6.2 粗糙集对分析方法 200
6.2.1 粗集的同异反分析 200
6.2.2 粗集中的集对分析方法 205
6.2.3 集对粗集模型 208
6.3 基于粗糙联系度的约简方法 210
6.3.1 集对的粗糙联系度 210
6.3.2 属性集的分类贴近度 211
6.3.3 CCDM属性约简方法 212
6.4 粗糙集对逻辑与推理 214
6.4.1 粗糙集对逻辑 214
6.4.2 粗糙集对推理 221
参考文献 228
第7章 集对粗糙熵及其在决策中的应用 230
7.1 不确定性理论中的几种信息熵 230
7.1.1 粗糙熵的定义与性质 230
7.1.2 边界熵的定义与性质 231
7.1.3 模糊熵的定义与性质 232
7.1.4 联系熵的定义与性质 234
7.2 集对粗糙熵及其变化规律 235
7.2.1 集对粗糙熵的定义 236
7.2.2 集对粗糙熵的变化特征 239
7.3 集对粗糙熵决策方法 241
7.3.1 集对粗糙熵的态势分析 241
7.3.2 决策时机的选择与分析 242
7.3.3 应用举例 244
参考文献 245