●前言
章 預備知識
1.1 集合論的基礎知識
1.2 格論基本知識
習題1
第2章 模糊集合的基本理論
2.1 模糊性和模糊集合
2.2 模糊集合的運算
2.3 模糊集合的水平截集和分解定理
2.4 表現定理
2.5 擴張原理
2.6 一維模糊數簡介(選講)
2.7 模糊集合的度量
習題2
第3章 模糊關繫及其應用
3.1 模糊關繫及其合成運算
3.2 模糊關繫的傳遞性
3.3 模糊等價關繫和模糊聚類
3.4 模糊相似關繫的構造
3.5 模糊相似關繫在監督學習中的應用(選講)
3.6 模糊推理的CRI方法和三I算法
3.7 模糊關繫方程
習題3
第4章 Pawlak粗糙集與屬性約簡
4.1 決策繫統與決策規則
4.2 集合的上、下近似
4.3 一般關繫下粗糙集模型
4.4 決策繫統的屬性約簡及其計算
4.5 近似算子的數字特征
習題4
第5章 模糊粗糙集及其數學結構
5.1 模糊集合的上、下近似
5.2 基於模糊粗糙集的屬性約簡
5.3 基於模糊相似關繫的模糊粗糙集
5.4 模糊粗糙集的格結構(選講)
習題5
第6章 概念格理論與方法
6.1 形式背景與概念格
6.2 面向對像概念格和面向屬性概念格
6.3 粒概念及其性質
6.4 概念格構造
6.5 概念格約簡
6.6 概念格規則提取
習題6
參考文獻
內容簡介
粒計算是目前人工智能領域內廣為關注的研究課題,《粒計算基礎教程》旨在為初學者提供學習粒計算理論與方法的基《粒計算基礎教程》。《粒計算基礎教程》涵蓋了模糊集、粗糙集以及形勢概念分析三個領域的基本思想和概念,主要內容包括模糊集的定義及運算、模糊集的結構、模糊相似關繫的構造及應用、粗糙集的定義及其構造、屬性約簡的基本理論與方法、模糊粗糙集的定義及其數學結構、概念格的定義及其基本性質、基於概念格的屬性約簡和規則提取等。