第1章 粗糙集与知识系统的基本概念 1
1.1知识系统的一个简单模型 1
1.2粗糙集的基本概念与性质 5
1.3近似空间与近似算子 9
1.4数据挖掘与粗糙集约简理论 13
1.5信息系统的约简算法 17
1.6对粗糙集理论的一些理解 23
1.7粗糙集理论中的一些数量特征 24
第2章 覆盖粗糙集模型 30
2.1近似空间的推广（知识空间的推广） 30
2.2覆盖近似空间 33
2.3覆盖广义粗糙集理论的约简问题 37
2.4覆盖近似空间的约简理论 42
2.5粗糙集理论的公理化研究 47
2.6导出知识系统与近似算子的推广 51
2.7公理化进一步的研究 58
第3章 不完备信息系统 62
3.1不完备信息系统所含知识的挖掘 62
3.2由不完备信息系统获得的近似空间族 66
第4章 变精度粗糙集模型 70
4.1变精度粗糙集模型的基本概念与性质 70
4.2变精度粗糙集模型的知识约简 75
第5章 粗糙集理论中的优化问题与属性重要性的刻画 84
5.1不协调决策信息系统的最大分布约简集 84
5.2变精度粗糙集理论中变精度的最佳选择问题 85
5.3不完备信息系统的最优选择（相应给出未确定属性值的最佳估计） 87
5.4偏序关系化全序的粗糙集方法 88
5.5属性重要性的刻画工具 93
第6章 格值信息系统 100
6.1格值信息系统及其性质 100
6.2格值信息系统属性的依赖关系 110
第7章 形式背景与概念格 119
7.1形式背景与概念格的基本性质 119
7.2概念格协调集的判定定理 129
7.3概念格约简方法 130
第8章 决策形式背景 143
8.1决策形式背景的约简方法 143
8.2决策形式背景例子 151
8.3概念格族上的弱偏序关系 157
参考文献 162
索引 169