第1章 Z.Pawlak粗集 1
1.1 等价关系与等价类 1
1.2 Z.Pawlak粗集与它的结构 3
1.3 集合X的下近似与上近似的关系 7
1.4 知识分辨与分辨特性 11
1.5 知识粒度与属性的依赖 20
1.6 重要度与最小约简 31
第2章 Z.Pawlak粗集在高校教学质量评价分析中的应用 33
2.1 引言 33
2.2 教学质量评价分析模型 34
2.3 实验与分析 37
2.4 结论 40
第3章 基于FCM和Z.Pawlak粗集属性重要度的评价模型与应用 41
3.1 引言 41
3.2 FCM算法 42
3.3 基于Z.Pawlak粗集理论的属性权重挖掘方法 48
3.4 FCM-WMRS评价方法 50
3.5 FCM-WMRS评价模型在区域科技能力评价中的应用 50
3.6 实证分析 54
第4章 S-粗集 56
4.1 元素迁移f与元素迁移？ 57
4.2 单向S-粗集 59
4.3 双向S-粗集 61
4.4 单向S-粗集对偶 66
第5章 S-粗集与隐藏知识发现 68
5.1 F-隐藏知识与它的隐藏依赖 69
5.2 F-隐藏与F-隐藏依赖在系统故障状态发现-识别中的应用 77
5.3 ？-隐藏知识与它的隐藏依赖 80
5.4 ？-隐藏与？-隐藏依赖在系统状态识别中的应用 89
5.5 F-隐藏知识与它的隐藏依赖 92
5.6 F-隐藏与F-隐藏依赖在利润波动分析中的应用 100
第6章 函数S-粗集 103
6.1 函数单向S-粗集 105
6.2 函数双向S-粗集 106
6.3 函数单向S-粗集对偶 108
6.4 函数S-粗集与S-粗集的关系 110
6.5 函数迁移与它的特征 113
6.6 函数粗集与Z.Pawlak粗集的关系 114
第7章 函数S-粗集与规律隐藏-预测 121
7.1 引言 121
7.2 隐藏规律与它的隐藏特性 121
7.3 双规律生成与双规律预测模型 126
7.4 动态经济系统的双规律关系模型 129
7.5 动态经济系统的双规律预测算法与误差估计 131
7.6 双规律预测在区域经济分析-识别中的应用 133
参考文献 142