●前言
第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 研究內容
1.3 研究創新
第2章 軟集合相關基礎理論與決策方法
2.1 軟集合基礎理論
2.2 模糊軟集合基礎知識
2.3 軟集合及模糊軟集合的決策方法
2.4 模糊軟集合在決策問題中的應用
2.4.1 基於模糊軟集合的軌道交通選線方案評估
2.4.2 基於層次分析法和模糊軟集合的公交服務質量評價
2.4.3 模糊軟集合在居住建築節能方案優選中的應用
2.5 本章小結
第3章 軟集合參數約簡方法
3.1 兩類集合分析
3.1.1 粗糙集的知識表達繫統
3.1.2 軟集合的知識表達繫統
3.1.3 粗糙集與軟集合理論對比
3.2 經典軟集合參數約簡方法
3.2.1 Maji和Chen的軟集合參數約簡方法
3.2.2 軟集合參數約簡方法分析
3.3 改進軟集合正則參數約簡方法
3.3.1 軟集合正則參數約簡定義
3.3.2 軟集合參數重要度定義及性質
3.3.3 軟集合正則參數約簡方法
3.4 軟集合正則參數約簡的核
3.5 本章小結
第4章 基於智能優化算法的軟集合正則參數約簡
4.1 軟集合正則參數約簡數學模型
4.1.1 目標函數
4.1.2 約束條件
4.2 基於粒子群優化算法的正則參數約簡
4.2.1 粒子群算法
4.2.2 基於粒子群算法的軟集合正則參數約簡問題求解
4.3 基於和聲搜索算法的軟集合正則參數約簡
4.3.1 和聲搜索算法
4.3.2 基於和聲搜索算法的軟集合正則參數約簡問題求解
4.4 基於改進和聲搜算法的軟集合正則參數約簡
4.4.1 改進和聲搜索算法
4.4.2 基於改進和聲搜索算法的軟集合正則參數約簡問題求解
4.5 基於自適應和聲搜算法的軟集合正則參數約簡
4.5.1 自適應和聲搜索算法
4.5.2 仿真實驗
4.5.3 基於自適應和聲搜索算法的軟集合正則參數約簡問題求解
4.6 本章小結
第5章 更改參數值和增加對像對軟集合正則參數約簡的影響
5.1 更改參數值對軟集合正則參數約簡的影響
5.1.1 參數值正（負）變化率的定義
5.1.2 參數值正（負）變化率的性質及對正則參數約簡的影響
5.2 增加對像對軟集合正則參數約簡的影響
5.2.1 增加對像
5.2.2 增加對像對參數重要度及正則參數約簡的影響
5.3 本章小結
第6章 模糊軟集合的近似正則參數約簡
6.1 模糊軟集合正則參數約簡方法
6.2 模糊軟集合近似正則參數約簡方法
6.2.1 模糊軟集合近似正則參數約簡的定義
6.2.2 模糊軟集合近似非必要集的分析
6.2.3 優選偏差ε
6.3 基於和聲搜索算法的模糊軟集合近似正則參數約簡
6.3.1 模糊軟集合近似正則參數約簡數學模型
6.3.2 基於和聲搜索算法的近似正則參數約簡
6.4 本章小結
第7章 模糊軟集合正則參數約簡方法
7.1 基於分值法的模糊軟集合相關定義及正則參數約簡方法
7.1.1 冗餘參數定義
7.1.2 冗餘參數分析
7.1.3 基於分值法的模糊軟集合正則參數約簡方法
7.2 兩種正則參數約簡方法的比較
7.3 基於分值法的模糊軟集合正則參數約簡應用
7.4 本章小結
第8章 基於灰理論和模糊軟集合理論的決策問題研究
8.1 灰理論基礎知識
8.2 基於灰理論和模糊軟集合的多準則評判方法
8.3 灰理論和模糊軟集合理論在決策問題上的應用
8.4 本章小結
第9章 兩類序列模糊軟集合理論及應用研究
9.1 序列區間值模糊軟集合理論及其應用
9.1.1 基本定義及性質
9.1.2 序列區間值模糊軟集合的轉換
9.1.3 序列區間值模糊軟集合的應用
9.2 序列直覺模糊軟集合理論及其應用
9.2.1 基本定義及性質
9.2.2 序列直覺模糊軟集合的應用
9.3 本章小結
第10章 不完備軟集合與模糊軟集合決策方法
10.1 加權平均方法
10.2 簡化方法
10.3 兩種方法比較分析
10.3.1 復雜度
10.3.2 增加參數的情況
10.4 參數交互關繫下的不完備軟集合與模糊軟集合決策方法
10.4.1 參數交互關繫下的不完備軟集合決策方法
10.4.2 參數交互關繫下的不完備模糊軟集合決策方法
10.5 本章小結
第11章 三種不完備序列軟集合決策方法
11.1 不完備序列軟集合決策方法
11.2 不完備序列模糊軟集合決策方法
11.3 不完備序列區間模糊軟集合決策方法
11.4 不完備序列軟集合決策方法的應用
11.5 本章小結
第12章 基於軟集合的駕駛疲勞狀態度量
12.1 實驗設計和信號預處理
12.1.1 采集設備
12.1.2 電極位置選擇
12.1.3 實驗過程安排
12.1.4 表面肌電信號的預處理
12.2 生理狀態特征的提取
12.3 基於軟集合的駕駛疲勞度量
12.3.1 RBF神經網絡
12.3.2 軟集合疲勞量化模型
12.3.3 軟集合與神經網絡的對比
12.4 本章小結
參考文獻
彩圖

決策問題中存在大量的冗餘信息，而且很多信息都具有不確定性，面對這些雜亂無章的海量數據，決策者需花費大量時間分析，以至於可能錯失決策良機，因此研究具有不確定性的決策問題中冗餘信息約簡是決策者亟待解決的關鍵問題。目前軟集合方法能夠較好地處理不確定決策問題，但軟集合約簡方法目前還不完善，致使對海量數據很難做出決策。本書主要以選擇值決策方法為原則，針對軟集合，提出正則參數約簡方法，並建立軟集合參數約簡優化模型，利用智能優化算法求解，研究增加參數和刪除參數對參數約簡的影響；以選擇值決策方法為原則，針對模糊軟集合，提出模糊軟集合近似參數約簡方法，並建立近似約簡優化模型，利用智能優化算法求解；以分值決策方法為原則，針對模糊軟集合，分析冗餘參數的性質，提出約簡方法；針對序列軟集合，研究其代數性質及在決策問題上的應用；最後研究基於灰理論和模糊軟集合方法在決策問題上的應用和不完備軟集合決策問題。