序言
第1章Z.PawIak粗集的概念与应用
§1.1Z.Pawlak粗集与它的结构
§1.2集合X的下近似与上近似关系
§1.3知识的属性依赖发现
§1.4知识的颗粒特征
§1.5知识粒度与属性的依赖
§1.6重要度与*小约简
§1.7决策系统与决策协调度
§1.8粗集在决策中的应用
第2章变异粗集
§2.1变异粗集和它的结构
§2.2[α/R]知识与[α/R]知识挖掘判定定理
§2.3变异知识[α/R]和它的依赖特性
§2.4[α/R]知识-[R]知识生成与它的依赖性定理
§2.5[α/R]知识-[R]知识k阶生成与它的依赖性定理
第3章S-粗集
§3.1元素迁移/与元素迁移f概念
§3.2单向S-粗集
§3.3双向S-粗集与单向S-粗集对偶
§3.4分解基,f-分解类与还原基,f-还原类
§3.5S-粗集的F-分解定理
§3.6S-粗集的F-还原定理
§3.7F-分解-F-还原的关系与分解基一还原基的不变性
§3.8S-粗集的副集a-生成与a-生成定理
§3.9S-粗集的副集n-嵌入与n-嵌入定理
§3.10单向变异S-粗集
§3.1l双向变异S-粗集
§3.12变异S-粗集的变异一对偶原理
第4章S-粗集与它的遗传
§4.1f-遗传基因与f-产遗传知识
§4.2S-粗集的F-遗传与F-遗传定理
§4.3S-粗集的F-遗传显性特征
§4.4F-遗传变异与F-遗传显性的关系
§4.5f-遗传基因与f-遗传知识
§4.6S-粗集的F-遗传与F-遗传定理
§4.7S-粗集的F-遗传隐性特征
§4.8F-遗传变异与F-遗传隐性的关系
§4.9(f,f)-遗传知识与(f,f)-遗传基因
§4.10S-粗集的(F,F)-遗传与(F,F)-遗传定理
§4.1l(F,F)一遗传显性与(F,F)-遗传隐性的关系
§4.12S-粗集在新金属材料发现中的应用
§4.13S-粗集在知识过滤-知识发现中的应用
第5章S.粗集与它的记忆
§5.1元素迁移f与-f-记忆知识
§5.2F-记忆S-粗集与它的F-记忆特性
§5.3元素迁移-f与-f-记忆知识
§5.4F-记忆S-粗集与它的F-记忆特性
§5.5(f,f)-记忆知识
§5.6莎记忆S-粗集与它的莎记忆特性
§5.7S-粗集的记忆特性在系统跟踪识别中的应用
第6章函数S-粗集
§6.1函数单向S-粗集
§6.2函数双向S-粗集
§6.3函数单向sS粗集的对偶形式
§6.4函数S-粗集与S-粗集的关系
§6.5函数迁移与它的特征
§6.6函数S一粗集的数据模型与系统规律分离应用
§6.7函数粗集与Z-Pawlak粗集的关系
第7章S-粗决策与S-粗决策模型
§7.1普通集上的决策与决策模型
§7.2Z.Pawlak粗集生成的粗决策与粗决策模型
§7.3单向S-粗决策与粗决策模型
§7.4双向S-粗决策与粗决策模型
§7.5单向S-粗决策对偶与对偶粗决策模型
第8章S-粗集与学科交叉,渗透,融合,嫁接讨论
§8.1S-粗集与系统分析—系统识别的渗透
§8.2S-粗集与生命科学的嫁接
§8.3函数S-粗集与系统管理的融合
§8.4函数S-粗集与金融、经济系统的交叉
本书给出了S-粗集的两类形式:单向S-粗集和双向S-粗集以及S-粗集的遗传、记忆特征,提出S-粗决策,给出S-决策分析模型;S-粗集与生命科学、人工智能系统交叉,进行了多视角的讨论.提出了函数S-粗集的两类形式:函数单向S-粗集和函数双向S-粗集,并给出函数S-粗集在系统(金融系统,投资系统)中规律挖掘、规律发现的讨论,这些讨论是开展粗系统理论与应用研究的理论基础。该书的特点是视野宽,视角新,学科渗透性强。
本书适合数学、经济、金融、管理、系统科学等专业的大学生、研究生、教师以及广大工程技术研究人员阅读参考。
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