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第1章 绪论1

1.1引言2

1.1.1人工智能的起源3

1.1.2粒计算的发展现状5

1.2粒计算研究概述11

1.2.1粒计算的基本概念12

1.2.2粒计算的基本理论模型18

1.2.3粒计算的不确定性度量方法22

1.2.4粒计算应用研究23

1.3总结和展望28

1.3.1粒计算理论研究尚存的问题28

1.3.2粒计算模型的不确定性度量研究中存在的问题33

1.4本书的主要内容和结构安排35

1.4.1多粒度计算的研究35

1.4.2本书的主要内容和安排38

参考文献39

第2章 粒计算的基本理论43

2.1模糊集粒计算理论44

2.2粗糙集粒计算理论47

2.3商空间粒计算理论51

2.4云模型粒计算理论54

2.5其他粒计算理论58

本章小结60

参考文献61

第3章 多粒度知识空间模型65

3.1分层递阶商空间65

3.1.1阈值为1的商空间理论65

3.1.2任意阈值的商空间理论67

3.1.3模糊等价关系的分层递阶构建方法68

3.2覆盖近似空间的层次模型73

3.2.1知识粒度的基本概念74

3.2.2基于最小描述的覆盖上的知识粒度关系76

3.2.3覆盖上的知识粒度关系定义间的联系79

3.3覆盖近似空间与划分空间的转化80

3.3.1覆盖空间的近似划分空间81

3.3.2覆盖空间与划分空间之间的关系84

本章小结87

参考文献87

第4章 粒计算的不确定性度量方法89

4.1模糊集的不确定性度量90

4.1.1模糊集的几种不确定性度量方法90

4.1.2 Vague集的几种不确定性度量方法93

4.2粗糙集的不确定性度量99

4.2.1完备信息系统的粗糙集模型的不确定性度量99

4.2.2不完备信息系统的粗糙集模型的不确定性度量102

4.2.3各种不确定性度量方法之间的对比分析104

4.3覆盖粗糙集的不确定性度量106

4.3.1覆盖粗糙集模型106

4.3.2 Bonikowski覆盖粗糙集的不确定性度量108

4.4分层递阶商空间的不确定性度量115

4.4.1分层递阶商空间的信息熵序列115

4.4.2分层递阶商空间同构的判定定理119

4.4.3分层递阶商空间、模糊关系和信息熵序列之间的关系120

4.5其他粒计算模型的不确定性度量121

4.5.1模糊粗糙集的不确定性度量121

4.5.2粗糙模糊集的不确定性度量122

4.5.3云模型的不确定性度量126

4.5.4概念格粒计算模型的不确定性度量129

本章小结129

参考文献130

第5章 多粒度知识获取134

5.1多粒度认知模型134

5.1.1认知过程的粒计算135

5.1.2多粒度认知过程135

5.2多粒度规则获取138

5.2.1模糊决策信息系统139

5.2.2模糊信息系统的多粒度规则提取140

5.2.3不完备信息系统的多粒度规则提取144

5.3属性约简的粒度原理与最大粒知识获取151

5.3.1一致决策信息系统及其决策逻辑151

5.3.2属性约简的多粒度原理153

5.3.3多粒度属性约简与规则获取155

5.3.4基于最大粒的规则获取算法158

5.4多粒度增量式知识获取161

5.4.1相关基本概念162

5.4.2多粒度增量式知识获取方法164

5.4.3算法分析167

5.4.4实验对比分析169

5.5多粒度形式背景分析171

5.5.1形式背景分析172

5.5.2属性细分及其概念格之间的关系174

本章小结180

参考文献181

第6章 覆盖粒计算模型的知识获取方法183

6.1覆盖粗糙模糊集模型及其应用183

6.1.1 Wei覆盖粗糙模糊集模型和Xu覆盖粗糙模糊集模型184

6.1.2 Hu覆盖粗糙模糊集模型185

6.1.3三种覆盖粗糙模糊集间的关系189

6.1.4覆盖粗糙模糊集模型在模糊决策中的应用190

6.2覆盖近似空间的知识约简模型及其应用192

6.2.1覆盖近似空间的知识约简模型193

6.2.2基于覆盖粒计算模型的不完备信息系统处理方法199

6.3覆盖近似空间的扩展与属性约简204

6.3.1覆盖近似空间的扩展204

6.3.2覆盖决策系统的属性约简207

6.3.3覆盖近似空间的扩展空间与属性约简210

本章小结213

参考文献213

第7章 粗糙集的近似集216

7.1集合的近似度217

7.2粗糙集的近似集219

7.2.1粗糙集的近似集的性质221

7.2.2 R5（X）与X的近似性222

7.2.3基于R0.5 （X）提取规则的实例分析227

7.3近似集R0.5 （X）随知识粒度的变化关系230

本章小结233

参考文献234

第8章 总结与展望236

8.1本书总结236

8.2未来工作展望240