第1章 绪论 1
1.1引言 2
1.1.1人工智能的起源 3
1.1.2粒计算的发展现状 5
1.2粒计算研究概述 11
1.2.1粒计算的基本概念 12
1.2.2粒计算的基本理论模型 18
1.2.3粒计算的不确定性度量方法 22
1.2.4粒计算应用研究 23
1.3总结和展望 28
1.3.1粒计算理论研究尚存的问题 28
1.3.2粒计算模型的不确定性度量研究中存在的问题 33
1.4本书的主要内容和结构安排 35
1.4.1多粒度计算的研究 35
1.4.2本书的主要内容和安排 38
参考文献 39
第2章 粒计算的基本理论 43
2.1模糊集粒计算理论 44
2.2粗糙集粒计算理论 47
2.3商空间粒计算理论 51
2.4云模型粒计算理论 54
2.5其他粒计算理论 58
本章小结 60
参考文献 61
第3章 多粒度知识空间模型 65
3.1分层递阶商空间 65
3.1.1阈值为1的商空间理论 65
3.1.2任意阈值的商空间理论 67
3.1.3模糊等价关系的分层递阶构建方法 68
3.2覆盖近似空间的层次模型 73
3.2.1知识粒度的基本概念 74
3.2.2基于最小描述的覆盖上的知识粒度关系 76
3.2.3覆盖上的知识粒度关系定义间的联系 79
3.3覆盖近似空间与划分空间的转化 80
3.3.1覆盖空间的近似划分空间 81
3.3.2覆盖空间与划分空间之间的关系 84
本章小结 87
参考文献 87
第4章 粒计算的不确定性度量方法 89
4.1模糊集的不确定性度量 90
4.1.1模糊集的几种不确定性度量方法 90
4.1.2 Vague集的几种不确定性度量方法 93
4.2粗糙集的不确定性度量 99
4.2.1完备信息系统的粗糙集模型的不确定性度量 99
4.2.2不完备信息系统的粗糙集模型的不确定性度量 102
4.2.3各种不确定性度量方法之间的对比分析 104
4.3覆盖粗糙集的不确定性度量 106
4.3.1覆盖粗糙集模型 106
4.3.2 Bonikowski覆盖粗糙集的不确定性度量 108
4.4分层递阶商空间的不确定性度量 115
4.4.1分层递阶商空间的信息熵序列 115
4.4.2分层递阶商空间同构的判定定理 119
4.4.3分层递阶商空间、模糊关系和信息熵序列之间的关系 120
4.5其他粒计算模型的不确定性度量 121
4.5.1模糊粗糙集的不确定性度量 121
4.5.2粗糙模糊集的不确定性度量 122
4.5.3云模型的不确定性度量 126
4.5.4概念格粒计算模型的不确定性度量 129
本章小结 129
参考文献 130
第5章 多粒度知识获取 134
5.1多粒度认知模型 134
5.1.1认知过程的粒计算 135
5.1.2多粒度认知过程 135
5.2多粒度规则获取 138
5.2.1模糊决策信息系统 139
5.2.2模糊信息系统的多粒度规则提取 140
5.2.3不完备信息系统的多粒度规则提取 144
5.3属性约简的粒度原理与最大粒知识获取 151
5.3.1一致决策信息系统及其决策逻辑 151
5.3.2属性约简的多粒度原理 153
5.3.3多粒度属性约简与规则获取 155
5.3.4基于最大粒的规则获取算法 158
5.4多粒度增量式知识获取 161
5.4.1相关基本概念 162
5.4.2多粒度增量式知识获取方法 164
5.4.3算法分析 167
5.4.4实验对比分析 169
5.5多粒度形式背景分析 171
5.5.1形式背景分析 172
5.5.2属性细分及其概念格之间的关系 174
本章小结 180
参考文献 181
第6章 覆盖粒计算模型的知识获取方法 183
6.1覆盖粗糙模糊集模型及其应用 183
6.1.1 Wei覆盖粗糙模糊集模型和Xu覆盖粗糙模糊集模型 184
6.1.2 Hu覆盖粗糙模糊集模型 185
6.1.3三种覆盖粗糙模糊集间的关系 189
6.1.4覆盖粗糙模糊集模型在模糊决策中的应用 190
6.2覆盖近似空间的知识约简模型及其应用 192
6.2.1覆盖近似空间的知识约简模型 193
6.2.2基于覆盖粒计算模型的不完备信息系统处理方法 199
6.3覆盖近似空间的扩展与属性约简 204
6.3.1覆盖近似空间的扩展 204
6.3.2覆盖决策系统的属性约简 207
6.3.3覆盖近似空间的扩展空间与属性约简 210
本章小结 213
参考文献 213
第7章 粗糙集的近似集 216
7.1集合的近似度 217
7.2粗糙集的近似集 219
7.2.1粗糙集的近似集的性质 221
7.2.2 R5（X）与X的近似性 222
7.2.3基于R0.5 （X）提取规则的实例分析 227
7.3近似集R0.5 （X）随知识粒度的变化关系 230
本章小结 233
参考文献 234
第8章 总结与展望 236
8.1本书总结 236
8.2未来工作展望 240