Rough集理論與知識(shí)獲取

前言
第1章 集合論基礎(chǔ)
1.1 集合論的基本概念
1.2 集合代數(shù)運(yùn)算
1.3 集合關(guān)系
第2章 信息表知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)
2.1 知識(shí)的分類概念
2.2 信息表知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)
2.3 決策表
第3章 Rough集理論基礎(chǔ)
3.1 Rough集的基本概念
3.2 Rough度與分類質(zhì)量
3.3 Rough集代數(shù)性質(zhì)
3.4 Rough集關(guān)系
3.5 可變精度Rough集模型
3.6 不完備信息系統(tǒng)中Rough集理論的擴(kuò)充
3.6.1 不完備信息系統(tǒng)的特點(diǎn)
3.6.2 容差關(guān)系
3.6.3 非對(duì)稱相似關(guān)系
3.6.4 量化容差關(guān)系
第4章 知識(shí)獲取
4.1 知識(shí)獲取概述
4.2 基于Rough集的知識(shí)獲取
4.2.1 可辨識(shí)矩陣
4.2.2 屬性重要性
4.3 決策規(guī)則
第5章 知識(shí)系統(tǒng)不確定性表示與處理
5.1 知識(shí)表示
5.2 不確定知識(shí)系統(tǒng)的幾種推理方法
5.2.1 概率模型
5.2.2 可信度模型
5.2.3 證據(jù)理論
5.2.4 模糊推理
5.3 決策表的不確定性度量
5.4 決策規(guī)則的不確定性表示與度量
第6章 數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.1 決策表補(bǔ)齊
6.1.1 Mean Completer算法
6.1.2 Combinatorial Completer算法
6.1.3 基于Rough集理論的不完備數(shù)據(jù)分析方法（ROUSTIDA）
6.2 決策表離散化
6.2.1 離散化問(wèn)題的描述
6.2.2 離散化問(wèn)題的分類分析
6.2.3 離散化算法介紹
6.2.3.1 等距離劃分算法
6.2.3.2 等頻率劃分算法
6.2.3.3 Naive Scaler算法
6.2.3.4 Semi Naive Scaler算法
6.2.3.5 布爾邏輯和Rough集理論相結(jié)合的離散化算法
6.2.3.6 基于斷點(diǎn)重要性的離散化算法
6.2.3.7 基于屬性重要性的離散化算法
第7章 決策表屬性約簡(jiǎn)
7.1 決策表屬性約簡(jiǎn)概述
7.2 決策表屬性約簡(jiǎn)的信息熵表示
7.3 決策表屬性約簡(jiǎn)算法
7.3.1 一般約簡(jiǎn)算法
7.3.2 基于可辨識(shí)矩陣和邏輯運(yùn)算的屬性約簡(jiǎn)算法
7.3.3 歸納屬性約簡(jiǎn)算法
7.3.4 基于互信息的屬性約簡(jiǎn)算法——MIBARK算法
7.3.5 基于特征選擇的屬性約簡(jiǎn)算法
7.4 不完備信息系統(tǒng)的屬性約簡(jiǎn)
7.4.1 容差關(guān)系
7.4.2 非對(duì)稱相似關(guān)系
7.4.3 量化容差關(guān)系
第8章 決策表值約簡(jiǎn)
8.1 決策表值約簡(jiǎn)概述
8.2 決策表值約簡(jiǎn)算法
8.2.1 一般值約簡(jiǎn)算法
8.2.2 歸納值約簡(jiǎn)算法
8.2.3 啟發(fā)式值約簡(jiǎn)算法
8.2.4 基于決策矩陣的值約簡(jiǎn)算法
8.3 缺省規(guī)則獲取算法
第9章 邏輯推理系統(tǒng)
9.1 邏輯推理方法
9.1.1 正向推理
9.1.2 逆向推理
9.1.3 混合推理
9.2 知識(shí)表示系統(tǒng)的不一致性
9.3 不一致推理策略
9.3.1 加權(quán)綜合法
9.3.2 試探法
9.3.3 高信任度優(yōu)先法
9.3.4 多數(shù)優(yōu)先原則
9.3.5 少數(shù)優(yōu)先原則
第10章 實(shí)例系統(tǒng)分析
10.1 水資源調(diào)度系統(tǒng)
10.1.1 系統(tǒng)概述
10.1.2 數(shù)據(jù)采集和表示
10.1.3 數(shù)據(jù)分析
10.1.4 規(guī)則生成
10.1.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
10.1.6 討論
10.2 臨床醫(yī)療診斷系統(tǒng)
10.2.1 臨床診斷概述
10.2.2 概率規(guī)則
10.2.3 規(guī)則獲取算法
10.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
10.2.5 討論
10.3 市場(chǎng)潛在客戶預(yù)測(cè)
10.3.1 系統(tǒng)概述
10.3.2 知識(shí)獲取過(guò)程
10.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
10.3.4 討論
10.4 信息過(guò)濾與信息檢索
10.4.1 系統(tǒng)簡(jiǎn)介
10.4.2 文本分類
10.4.3 基于Rough集的文本分類系統(tǒng)
10.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
10.4.5 討論
10.5 電信信道噪音抑制
10.5.1 概述
10.5.2 生理學(xué)原理
10 5.3 知覺(jué)噪音抑制系統(tǒng)的描述
10 5.4 噪音抑制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
10.5.5 仿真實(shí)驗(yàn)
10.5.6 討論
第11章 Rough集理論的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
11.1 Rough Enough
11.2 ROSE
11.3 Rosetta
11.4 KDD－R
11.5 LERS
參考文獻(xiàn)