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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　該書聚焦大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵問題——屬性約簡(jiǎn)，詳細(xì)闡釋了作者提出的計(jì)算大型決策系統(tǒng)的所有最小屬性約簡(jiǎn)的獨(dú)特方法。該方法巧妙地將屬性約簡(jiǎn)的計(jì)算問題轉(zhuǎn)化為圖搜索問題，采用作者提出的一系列啟發(fā)式搜索原則，有效處理了圖搜索的組合爆炸問題，可發(fā)現(xiàn)大型決策系統(tǒng)的所有最小屬性約簡(jiǎn)。此外，該方法本質(zhì)上處理了將大型合取范式轉(zhuǎn)化為析取范式的問題，因此可適用于屬性約簡(jiǎn)之外的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域。該書既有通俗易懂的直觀解釋，也有嚴(yán)密的理論證明，循序漸進(jìn)地闡釋了算法的設(shè)計(jì)思路。這不僅能夠讓讀者容易理解該書介紹的屬性約簡(jiǎn)方法，而且對(duì)創(chuàng)建新算法也有啟迪意義。

作者簡(jiǎn)介

　　施明輝，現(xiàn)為廈門大學(xué)人工智能系副教授。2008年畢業(yè)于廈門大學(xué)，獲理學(xué)博士學(xué)位；2014年12月至2015年12月，由國(guó)家留學(xué)基金委公派赴美國(guó)加州大學(xué)圣地亞哥分校訪學(xué)。主持或參與多項(xiàng)福建省自然科學(xué)基金和國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目。目前的研究方向主要涉及人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、腦機(jī)接口等。以第一完成人發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇、授權(quán)發(fā)明專利和軟件著作權(quán)各1項(xiàng)，由美國(guó)IGI Global出版社以第三作者出版英文專著1部。

圖書目錄

第一章緒論
1.1 屬性約簡(jiǎn)的直觀闡釋
1.1.1 示例
1.1.2 屬性約簡(jiǎn)的思想
1.1.3 屬性約簡(jiǎn)的意義
1.2 信息系統(tǒng)與決策系統(tǒng)
1.2.1 信息系統(tǒng)
1.2.2 決策系統(tǒng)
1.3 基于分辨矩陣的分辨函數(shù)
1.3.1 分辨屬性與分辨屬性集
1.3.2 分辨矩陣
1.3.3 基于分辨矩陣的分辨函數(shù)
1.4 本章小結(jié)
第二章分辨函數(shù)的等價(jià)形式
2.1 基于分辨屬性集簇的分辨函數(shù)
2.1.1 分辨屬性集簇
2.1.2 相關(guān)算子與概念
2.1.3 基于分辨屬性集簇的分辨函數(shù)
2.2 基于約簡(jiǎn)分辨屬性集簇的分辨函數(shù)——約簡(jiǎn)分辨函數(shù)
2.2.1 約簡(jiǎn)分辨函數(shù)的基本思想
2.2.2 基本概念：成分算子、包含、可被吸收
2.2.3 約簡(jiǎn)分辨屬性集簇
2.2.4 約簡(jiǎn)分辨函數(shù)
2.2.5 計(jì)算約簡(jiǎn)分辨屬性集簇的算法CRF
2.3 約簡(jiǎn)分辨函數(shù)的析取范式形式
2.3.1 基于笛卡兒積的約簡(jiǎn)分辨函數(shù)的析取范式形式
2.3.2 挑戰(zhàn)性問題
2.3.3 基于全析取項(xiàng)集ADIS的約簡(jiǎn)分辨函數(shù)的析取范式形式
2.3.4 ADIS中析取項(xiàng)的分類
2.3.5 約簡(jiǎn)析取項(xiàng)集RDIS與約簡(jiǎn)析取項(xiàng)的分類
2.3.6 壓縮約簡(jiǎn)析取項(xiàng)集CRDIS與壓縮約簡(jiǎn)析取項(xiàng)的分類
2.3.7 ADIS、RDIS與CRDIS的關(guān)系與相關(guān)性質(zhì)
2.3.8 基于CRDIS的約簡(jiǎn)分辨函數(shù)的析取范式形式
2.4 本章小結(jié)
第三章圖搜索方法的基礎(chǔ)理論
3.1 約簡(jiǎn)分辨圖
3.1.1 圖搜索方法計(jì)算屬性約簡(jiǎn)的步驟
3.1.2 分辨子圖
3.1.3 約簡(jiǎn)分辨子圖
3.1.4 約簡(jiǎn)分辨圖
3.2 約簡(jiǎn)分辨圖路徑的分類
3.2.1 路徑及其相關(guān)表示方式
3.2.2 完整路徑與全完整路徑集ACPS
3.2.3 完整路徑的吸收關(guān)系
3.2.4 ACPS中完整路徑的分類
3.2.5 約簡(jiǎn)完整路徑集RCPS與約簡(jiǎn)完整路徑的分類
3.2.6 壓縮約簡(jiǎn)完整路徑集CRCPS
3.2.7 ACPS、RCPS與CRCPS的關(guān)系
3.2.8 CRCPS與屬性約簡(jiǎn)的關(guān)系
3.3 本章小結(jié)
第四章啟發(fā)式搜索原則與搜索方案
4.1 圖搜索的相關(guān)概念和符號(hào)
4.1.1 約簡(jiǎn)分辨圖中與圖搜索相關(guān)的概念和符號(hào)
4.1.2 路徑延伸的概念和符號(hào)
4.2 啟發(fā)式搜索原則及其直觀解釋
4.2.1 成員獨(dú)占原則（MEP）
4.2.2 友人勸阻原則（FPP）
4.2.3 阻擋層阻擋原則（BLBP）
4.2.4 陌生人吸納原則（SEP）
4.3 搜索方案及其理論依據(jù)
4.3.1 搜索方案類型
4.3.2 搜索方案的理論依據(jù)
4.4 本章小結(jié)
第五章圖搜索算法CARRDG與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.1 基于約簡(jiǎn)分辨圖計(jì)算屬性約簡(jiǎn)的算法CARRDG
5.1.1 算法CARRDG的基本原理
5.1.2 算法CARRDG的實(shí)現(xiàn)過程
5.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
5.2.1 UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介
5.2.2 性能指標(biāo)：剪枝率與純度
5.2.3 UCI數(shù)據(jù)集Zoo簡(jiǎn)介
5.2.4 數(shù)據(jù)集Zoo的約簡(jiǎn)分辨圖
5.2.5 UCI數(shù)據(jù)集Zoo上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.2.6 六種UCI數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.3 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)