基于包含度的粒计算方法与应用

基于包含度的粒计算方法与应用 
出版时间：2015年版 
内容简介 
　　作为知识获取和数据挖掘的重要工具，粒计算是在解决大规模复杂问题时模拟人类思考问题自然模式的一个全新理论、技术和方法。《基于包含度的粒计算方法与应用》以包含度在各种信息系统的实践应用为主线，系统深入地介绍了基于包含度的粒计算方法与应用的**研究成果。 
目录 
第1章 包含度与粒计算的数学基础 1.1 模糊集合与模糊测度 1.2 包含度及其生成方法 1.3 粗糙集与信息系统 1.4 形式概念分析方法 参考文献 第2章 粗糙近似与包含度 2.1 经典粗糙近似与包含度 2.2 模糊逻辑算子 2.3 模糊集上的包含度 2.4 基于模糊逻辑算子的模糊粗糙近似与模糊信任函数 参考文献 第3章 直觉模糊包含度及广义模糊粗糙集上的包含度 3.1 直觉模糊包含度 3.2 直觉模糊集上基于包含度的相似度 3.3 广义模糊粗糙集之间的混合单调包含度 3.4 广义模糊粗糙集之间基于混合单调包含度的相似度 参考文献 第4章 基于包含度的变精度序信息系统及应用 4.1 优势关系下基于包含度的变精度粗糙集 4.2 粗糙度、依赖度和重要度 4.3 序信息系统变精度粗糙集的约简理论与算法 4.4 案例研究 参考文献 第5章 基于包含度的区间值模糊粗糙集理论与方法 5.1 模糊集的包含度 5.2 区间数和区间值模糊集的包含度 5.3 双论域上的区间值模糊粗糙集 5.4 区间值信息系统上基于包含度的变精度粗糙集理论与方法 参考文献 第6章 基于包含度的结构粗糙集近似方法 6.1 结构粗糙集 6.2 结构概率粗糙集近似 6.3 基于包含度的粗糙集近似 6.4 基于包含度的结构粗糙集近似 参考文献 第7章 基于包含度的概念格 7.1 形式背景上基于包含度的Galois连接 7.2 基于包含度的概念格的构造 7.3 邻域系统上的多尺度概念格 7.4 多尺度概念格的应用实例 参考文献 第8章 单边模糊概念格知识约简方法 8.1 单边模糊概念格 8.2 单边模糊概念格的格保持约简 8.3 单边模糊概念格的粒度约简 8.4 单边模糊概念格的粒度约简与其他约简之间的关系 参考文献 第9章 三元概念分析 9.1 三元概念分析的基本概念 9.2 三元背景的蕴涵及规则 9.3 三元因子分析 9.4 模糊三元概念分析 参考文献 第10章 基于模糊软集的集成预测方法及应用 10.1 模糊软集 10.2 支持向量机 10.3 集成预测模型 10.4 实证分析 参考文献 索引