第1章 绪论 1
1.1 不确定性现象 1
1.2 处理不确定性现象的常用模型与方法 4
1.2.1 概率论 4
1.2.2 模糊集理论 5
1.2.3 粗糙集理论 6
1.2.4 灰色理论 8
1.2.5 D-S证据理论 8
1.2.6 云模型 9
1.3 不确定性概念的近似表示 10
1.4 本书的主要内容和结构安排 12
参考文献 15
第2章 粗糙集模型概述 17
2.1 信息表知识表达系统 17
2.2 粗糙集的基本概念 19
2.3 粗糙集的相关运算 21
2.4 粗糙集模型的扩展 23
2.4.1 概率粗糙集 23
2.4.2 决策粗糙集 25
2.4.3 基于容差关系的粗糙集 26
2.4.4 多粒度粗糙集 27
2.4.5 博弈粗糙集 29
2.4.6 S-粗糙集 30
2.4.7 随机集粗糙集 32
2.5 研究展望 32
2.6 本章小结 34
参考文献 34
第3章 粗糙集的近似集模型 37
3.1 引言 37
3.2 相关基本概念 39
3.3 粗糙集的近似集Rλ（X） 39
3.4 粗糙集的近似集R0.5（X） 41
3.4.1 R0.5（X）的运算性质 41
3.4.2 R0.5（X）与X的近似度（相似度）分析 42
3.4.3 基于R0.5（X）提取规则的实例分析 48
3.5 近似集R0.5（X）随知识粒度的变化关系 50
3.6 粗糙集的最优近似集 53
3.6.1 粗糙集的近似集Rλ（X）的运算性质 53
3.6.2 粗糙集的最优近似集 55
3.7 粗糙集近似集与目标概念的相似度 64
3.8 粗糙集近似集的模糊度及其属性约简 70
3.8.1 粗糙集近似集的模糊度 70
3.8.2 多粒度知识空间下近似集的模糊度的变化关系 73
3.8.3 基于粗糙集近似集模糊度的属性约简算法 76
3.9 本章小结 80
参考文献 81
第4章 粗糙模糊集的近似表示 83
4.1 引言 83
4.2 相关基本概念 86
4.3 粗糙模糊集的近似集 91
4.4 粗糙模糊集的近似集随知识粒度的变化规律 96
4.5 本章小结 102
参考文献 103
第5章 Vague集的粗糙近似表示 106
5.1 引言 106
5.2 基本概念 108
5.3 Vague集与其近似集间的相似度 113
5.4 相似度随知识粒度的变化规律 121
5.5 本章小结 126
参考文献 127
第6章 区间集的粗糙近似表示 130
6.1 引言 130
6.2 相关基本概念 131
6.3 区间集Z的近似集Rλ（Z） 133
6.4 区间集Z的近似集R0.5 （Z） 133
6.5 近似集R0.5 （Z）随知识粒度的变化关系 140
6.6 本章小结 146
参考文献 147
第7章 不确定性概念在多粒度空间下的近似表示 149
7.1 引言 149
7.2 相关基本概念 151
7.3 二元关系的知识粒度 153
7.4 模糊等价关系对应的多粒度知识空间 158
7.5 分类同构与粒度同构 162
7.6 同构模糊等价关系的生成算法 163
7.7 本章小结 168
参考文献 169
第8章 多粒度高效搜索模型及其算法研究 173
8.1 引言 173
8.2 相关基本概念 175
8.3 基于统计期望的多粒度搜索模型和方法 177
8.3.1 粒化层数i=1的情况 178
8.3.2 粒化层数i=2的情况 179
8.3.3 粒化层数i＞2的情况 181
8.3.4 确定最优粒化层数 184
8.4 实验对比分析 191
8.5 本章小结 192
参考文献 193
第9章 总结与展望 197
9.1 本书的总结 202
9.2 未来工作展望 203
参考文献 205