●前言
第1章 三支決策概述 1
An Introduction to Three-Way Decisions
1.1 三支決策思想 1
1.1.1 中庸與三支決策 1
1.1.2 三支決策復雜問題求解實例 2
1.1.3 三支決策問題求解的普遍性 6
1.2 三支決策的認知基礎及意義 7
1.3 三支決策 8
1.3.1 三支決策描述 8
1.3.2 基於評價函數的三支決策 9
1.4 基於集合論構造三支決策 10
1.4.1 區間集與三支決策 10
1.4.2 粗糙集與三支決策 11
1.4.3 概率粗糙集與三支決策 12
1.4.4 模糊集與三支決策 13
1.4.5 陰影集與三支決策 13
1.5 本章小結 14
致謝 14
參考文獻 15
第2章 三支決策空間 20
Three-Way Decision Space
2.1 引言 20
2.2 三支決策空間 21
2.2.1 三支決策的度量 22
2.2.2 三支決策的條件 22
2.2.3 三支決策的決策評價函數 23
2.2.4 三支決策空間 25
2.3 三支決策空間上的三支決策 25
2.3.1 三支決策 25
2.3.2 樂觀多粒度三支決策 26
2.3.3 悲觀多粒度三支決策 26
2.4 基於Fuzzy集的三支決策 27
2.4.1 基於一般Fuzzy集的三支決策 27
2.4.2 基於區間值Fuzzy集的三支決策 28
2.4.3 基於Fuzzy關繫的三支決策 28
2.4.4 基於陰影集的三支決策 28
2.4.5 基於區間集的三支決策 29
2.5 基於隨機集的三支決策 30
2.5.1 隨機集 30
2.5.2 決策度量域為集代數的三支決策 30
2.5.3 決策度量域為[0， 1]的三支決策 30
2.6 基於粗糙集的三支決策 31
2.6.1 基於Fuzzy決策粗糙集的三支決策 31
2.6.2 基於區間值Fuzzy決策粗糙集的三支決策 32
2.7 多粒度三支決策空間的轉化 34
2.7.1 加權平均多粒度三支決策 34
2.7.2 max-min平均多粒度三支決策 35
2.8 三支決策空間的動態三支決策 35
2.8.1 動態二支決策 35
2.8.2 動態三支決策 38
2.9 三支決策空間的雙評價函數三支決策 39
2.10 三支決策空間上的其他三支決策 41
2.10.1 三支決策空間上 的三支決策 41
2.10.2 三支決策空間上含拒絕決策域的三支決策 43
2.11 本章小結 43
致謝 45
參考文獻 45
第3章 基於概率粗糙集的動態三支決策方法 49
Dynamic Three-Way Decision Method Based on Probabilistic Rough Sets
3.1 引言 49
3.2 基於概率粗糙集的三支決策模型 50
3.3 基於概率粗糙集的動態三支決策方法 52
3.4 基於概率粗糙集的增量式三支決策算法 59
3.5 實例分析 63
3.6 本章小結 65
致謝 65
參考文獻 66
第4章 基於區間數決策粗糙集的三支決策 68
Three-Way Decisions with Interval-Valued Decision-Theoretic Rough Sets
4.1 區間數決策粗糙集的基礎模型 68
4.1.1 區間數決策粗糙集的基本理論模型 68
4.1.2 區間數決策粗糙集與決策粗糙集的比較 70
4.2 基於確定性排序方法的區間數決策粗糙集決策機制 71
4.3 基於可能度排序方法的區間數決策粗糙集決策機制 74
4.3.1 基於可能度排序方法的決策規則 74
4.3.2 決策規則準則 76
4.4 基於優化視角的區間數決策粗糙集決策機制 83
4.5 實驗分析 87
4.5.1 對比研究 87
4.5.2 選取區間數決策粗糙集分析方法的準則 90
4.6 本章小結 90
致謝 91
參考文獻 91
第5章 構造型的多粒度三支決策模型 93
Constructive lti-Granular Three-Way Decision Model
5.1 引言 93
5.2 三支決策相關理論 94
5.2.1 基於決策粗糙集的三支決策模型 94
5.2.2 CCA簡介 95
5.2.3 基於CCA的三支決策模型 96
5.3 基於CCA的代價敏感三支決策模型 96
5.3.1 引入代價敏感的三支決策模型 96
5.3.2 實驗結果及分析 97
5.4 基於CCA的魯棒性三支決策模型 101
5.4.1 基於CCA的魯棒性三支決策模型 101
5.4.2 實驗結果及分析 102
5.5 邊界域的多粒度挖掘模型 105
5.5.1 基於覆蓋算法的多粒度思想 105
5.5.2 邊界域的多粒度挖掘 106
5.5.3 實驗結果分析 107
5.6 本章小結 110
致謝 110
參考文獻 110
第6章 三支決策聚類 112
Three-Way Decision Clustering
6.1 引言 112
6.2 不確定性聚類 113
6.3 聚類問題的三支決策描述 114
6.3.1 三支決策聚類的提出 114
6.3.2 三支決策的區間集描述 115
6.3.3 三支決策聚類的表示 116
6.4 三個域的關繫 117
6.5 重疊域細分在社交網絡中的應用 120
6.6 動態三支決策聚類 123
6.6.1 增量式數據聚類的相關定義 124
6.6.2 初始聚類 125
6.6.3 創建搜索樹 127
6.6.4 增量聚類 128
6.6.5 實驗分析 130
6.7 本章小結 132
致謝 133
參考文獻 133
第7章 基於三支決策的多粒度文本情感分類 136
lti-Granularity Sentiment Classification Based on Three-Way Decisions
7.1 引言 136
7.2 粗糙集和三支決策 137
7.3 上下文有關的詞語情感分類 138
7.3.1 上下文有關反義詞對 138
7.3.2 基於三支決策的上下文有關詞語情感分類 139
7.3.3 實驗結果與分析 141
7.4 主題依賴的句子情感分類 143
7.4.1 情感先驗 143
7.4.2 基於三支決策的主題依賴句子情感分類 144
7.4.3 實驗結果與分析 145
7.5 多標記的篇章情緒分類 148
7.5.1 多標記情緒 148
7.5.2 基於三支決策的多標記篇章情緒分類 149
7.5.3 實驗結果與分析 151
7.6 本章小結 153
致謝 153
參考文獻 153
第8章 基於三支決策的高利潤項集增量挖掘 156
Three-Way Based High Utility Itemset Incremental Mining
8.1 引言 156
8.2 高利潤項集挖掘 157
8.2.1 數據模型 157
8.2.2 相關定義 158
8.2.3 效用約束的特性 159
8.2.4 高效用項集挖掘算法 160
8.3 三支決策 163
8.3.1 三支決策理論 163
8.3.2 研究現狀 164
8.4 基於三支決策的高利潤項集增量挖掘 165
8.4.1 三支決策模型 165
8.4.2 增量更新算法 166
8.4.3 同步機制 168
8.5 算法性能評估 171
8.5.1 數據集 171
8.5.2 實驗結果和評價 172
8.6 本章小結 174
致謝 174
參考文獻 174
第9章 代價敏感序貫三支決策在圖像識別中的應用 177
Cost-Sensitive Sequential Three-Way Decision and Its Application in Image
Recognition
9.1 引言 177
9.2 三支決策及其應用 178
9.3 決策方法及決策代價 179
9.4 人臉圖像識別與序貫決策 182
9.5 圖像的子空間粒度特征提取法 184
9.5.1 序貫子空間粒度特征提取法 184
9.5.2 PCA子空間粒度特征提取法 185
9.5.3 LPP子空間粒度特征提取法 186
9.6 代價敏感的序貫三支決策方法 187
9.7 實驗分析與驗證 189
9.7.1 數據庫介紹及實驗設置 189
9.7.2 子空間粒度特征人臉圖像 190
9.7.3 序貫決策的代價與錯誤率 191
9.7.4 序貫決策中的邊界域變化趨勢 194
9.8 本章小結 195
致謝 195
參考文獻 195
第10章 基於基尼目標函數的三支決策域確定 199
Gini Objective Functions for Determining Three-Way Decision Regions
10.1 引言 199
10.2 三支決策域及其評價 200
10.2.1 粗糙集構造三支決策域 200
10.2.2 評價三支決策域 201
10.3 基尼繫數 202
10.3.1 一般概率分布的基尼繫數 203
10.3.2 三支決策域的基尼繫數 205
10.3.3 決策域基尼繫數的變化分析 206
10.4 基尼目標函數 208
10.4.1 將三個決策域的基尼繫數作為一個整體 208
10.4.2 立即決策域的基尼繫數對抗不承諾域的基尼繫數 209
10.4.3 分別考慮每一個決策域的基尼繫數 211
10.5 示例 212
10.6 本章小結 215
致謝 215
參考文獻 215
第11章 基於三支決策的中文文本情感分析 219
Emotion Analysis of Chinese Text Based on Three-Way Decisions
11.1 引言 219
11.2 問題描述 220
11.3 準備工作——情感詞典的構建 221
11.4 三支決策在中文文本情感分析中的應用 223
11.4.1 三支決策分類 223
11.4.2 對邊界域的後續處理 225
11.5 實驗結果 226
11.6 本章小結 228
致謝 228
參考文獻 228
第12章 基於三支決策的支持向量機增量學習方法 231
Three-Way Decisions-Based Incremental Learning Method for Support Vector
Machine
12.1 引言 231
12.2 背景知識 232
12.2.1 SVM增量學習 232
12.2.2 三支決策 233
12.3 基於三支決策的SVM增量學習方法 234
12.3.1 三支決策中條件概率的構建 234
12.3.2 基於三支決策的SVM邊界向量構建 237
12.3.3 基於三支決策的SVM增量學習算法 238
12.4 實驗與分析 239
12.4.1 實驗數據描述 239
12.4.2 數據預處理 240
12.4.3 評價指標 240
12.4.4 實驗結果及分析 240
12.5 本章小結 242
致謝 242
參考文獻 243
第13章 基於自反概率模糊粗糙集的三支決策 245
Three-Way Decisions with Reflexive Probabilistic Rough Fuzzy Sets
13.1 引言 245
……
第14章 三支決策的集對分析數學模型及應用 259
第15章 基於直覺模糊集和區間集的三支決策研究 269
第16章 基於三支決策的主觀文本識別研究 286
第17章 形式概念的三支表示 300
第18章 模糊三支決策 314
附錄 三支決策理論與應用已有成果文獻 327

決策是人類生產和生活中的普遍行為。當人們在接受、拒絕、暫不做決定三者之間權衡利弊時，便自發地運用了一種三支策略。為了繫統地研究計算機科學、醫學、管理學、心理學、認知科學中普遍存在的三支策略和方法，一種新的用於復雜問題求解的三支決策計算方法逐漸得到廣大學者的關注，並逐漸形成其理論體繫。近年來，該理論已應用於決策分析、不確定性分析、聚類分析、信息過濾、多標簽分類、多維決策模型和Web支持繫統等領域的研究工作中。《三支決策：復雜問題求解方法與實踐》主要介紹三支決策理論、模型與方法，以及在工程、管理等領域中的實踐，並力圖展現三支決策的近期新研究成果。《三支決策：復雜問題求解方法與實踐》可供信息科學技術、計算機科學與技術、智能科學與技術、自動化、控制科學與工程、管理科學與工程和應用數學等專業的教師、研究生、高年級本科生和科研人員、工程技術人員參考。