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區(qū)間概念格及其應(yīng)用

出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：2017-05-01
開本： 32開 頁(yè)數(shù)： 204
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區(qū)間概念格及其應(yīng)用 版權(quán)信息

區(qū)間概念格及其應(yīng)用 本書特色

概念格是根據(jù)數(shù)據(jù)集中對(duì)象與屬性之間的二元關(guān)系建立的一種概念層次結(jié)構(gòu)，是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和知識(shí)處理的有效工具. 經(jīng)過三十多年的發(fā)展，概念格已經(jīng)從經(jīng)典概念格拓展出了模糊概念格、加權(quán)概念格、約束概念格、量化概念格、區(qū)間值概念格、粗糙概念格等，本書在詳細(xì)分析概念格的*研究進(jìn)展的同時(shí)，提出了一種新的概念格結(jié)構(gòu)——區(qū)間概念格，詳細(xì)討論了區(qū)間概念格的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)、構(gòu)造算法、維護(hù)原理、壓縮方法、動(dòng)態(tài)合并、參數(shù)優(yōu)化、規(guī)則提取及其在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用方法.本書可供信息科學(xué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化、控制科學(xué)與工程、管理科學(xué)與工程和應(yīng)用數(shù)學(xué)等專業(yè)的教師、研究生、高年級(jí)本科生使用，也可供科研人員、工程技術(shù)人員參考.

區(qū)間概念格及其應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介

概念格是根據(jù)數(shù)據(jù)集中對(duì)象與屬性之間的二元關(guān)系建立的一種概念層次結(jié)構(gòu)，是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和知識(shí)處理的有效工具。經(jīng)過三十多年的發(fā)展，概念格已經(jīng)從經(jīng)典概念格拓展出了模糊概念格、加權(quán)概念格、約束概念格、量化概念格、區(qū)間值概念格、粗糙概念格等。張春英、劉保相、王立亞著的這本《區(qū)間概念格及其應(yīng)用》在詳細(xì)分析概念格的*新研究進(jìn)展的同時(shí)，提出了一種新的概念格結(jié)構(gòu)——區(qū)間概念格，詳細(xì)討論了區(qū)間概念格的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)、構(gòu)造算法、維護(hù)原理、壓縮方法、動(dòng)態(tài)合并、參數(shù)優(yōu)化、規(guī)則提取及其在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用方法。本書可供信息科學(xué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化、控制科學(xué)與工程、管理科學(xué)與工程和應(yīng)用數(shù)學(xué)等專業(yè)的教師、研究生、高年級(jí)本科生使用，也可供科研人員、工程技術(shù)人員參考。

區(qū)間概念格及其應(yīng)用 目錄

前言第1章 緒論1.1 研究背景及目的意義1.1.1 研究意義1.1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析1.2 經(jīng)典概念格1.2.1 概念格的基本概念1.2.2 概念格的結(jié)構(gòu)特征1.3 擴(kuò)展概念格1.3.1 加權(quán)概念格1.3.2 隨機(jī)概念格1.3.3 模糊概念格1.3.4 粗糙概念格1.3.5 區(qū)間值屬性概念格1.3.6 P-概念格1.3.7 幾種概念格的比較研究1.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘1.4.1 經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則理論1.4.2 基于概念格的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘1.5 本章小結(jié)第2章 區(qū)間概念格的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)2.1 區(qū)間概念格的提出2.2 區(qū)間概念格的定義及其結(jié)構(gòu)2.2.1 區(qū)間概念格的定義2.2.2 區(qū)間概念的度量2.3 區(qū)間概念格的性質(zhì)2.4 決策區(qū)間概念格2.4.1 基本概念2.4.2 決策區(qū)間規(guī)則2.5 本章小結(jié)第3章 區(qū)間概念格的構(gòu)造算法與實(shí)現(xiàn)3.1 問題的提出3.2 概念格的構(gòu)造算法3.2.1 批處理構(gòu)造算法3.2.2 漸進(jìn)式構(gòu)造算法3.2.3 粗糙概念格的分層建格算法3.2.4 基于屬性鏈表的概念格漸進(jìn)式構(gòu)造算法3.3 基于屬性集合冪集的區(qū)間概念抽取3.3.1 屬性集合冪集3.3.2 區(qū)間概念抽取3.3.3 基于屬性集合冪集的區(qū)間概念抽取方法3.4 基于屬性集合冪集的建格算法3.4.1 算法思想3.4.2 算法設(shè)計(jì)3.4.3 算法分析3.5 實(shí)例驗(yàn)證3.6 本章小結(jié)第4章 區(qū)間概念格的動(dòng)態(tài)壓縮4.1 問題的提出4.2 概念格的屬性約簡(jiǎn)4.2.1 基于可辨識(shí)屬性矩陣的屬性約簡(jiǎn)4.2.2 基于區(qū)分函數(shù)的屬性約簡(jiǎn)4.2.3 基于概念格同構(gòu)下的屬性約簡(jiǎn)4.3 基于覆蓋的區(qū)間概念格動(dòng)態(tài)壓縮4.3.1 動(dòng)態(tài)壓縮原理4.3.2 動(dòng)態(tài)壓縮算法模型4.3.3 實(shí)例驗(yàn)證4.4 本章小結(jié)第5章 區(qū)間概念格的動(dòng)態(tài)維護(hù)5.1 問題的提出5.2 概念格維護(hù)方法5.2.1 基于屬性鏈表的概念格的縱向維護(hù)算法5.2.2 基于屬性鏈表的概念格的橫向維護(hù)算法5.3 區(qū)間概念格的動(dòng)態(tài)維護(hù)原理5.3.1 縱向維護(hù)原理5.3.2 橫向維護(hù)原理5.4 區(qū)間概念格的動(dòng)態(tài)維護(hù)算法5.4.1 算法設(shè)計(jì)5.4.2 算法分析5.4.3 實(shí)例驗(yàn)證5.5 本章小結(jié)第6章 多區(qū)間概念格的動(dòng)態(tài)合并6.1 問題的提出6.2 經(jīng)典概念格的合并6.2.1 概念格合并的基本概念和定理6.2.2 經(jīng)典概念格的合并算法6.3 區(qū)間概念格的縱向合并6.3.1 基本概念6.3.2 縱向合并的基本原理6.3.3 算法設(shè)計(jì)6.3.4 應(yīng)用實(shí)例6.4 區(qū)間概念格的橫向合并6.4.1 動(dòng)態(tài)橫向合并的基本原理6.4.2 算法設(shè)計(jì)6.4.3 應(yīng)用實(shí)例6.5 本章小結(jié)第7章 區(qū)間概念格的帶參數(shù)規(guī)則挖掘7.1 問題的提出7.2 概念格上關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘7.2.1 基于概念格的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法7.2.2 從量化概念格中挖掘無冗余關(guān)聯(lián)規(guī)則7.2.3 模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法7.3 區(qū)間概念格帶參規(guī)則挖掘7.3.1 區(qū)間關(guān)聯(lián)規(guī)則及度量7.3.2 帶參規(guī)則挖掘算法7.3.3 實(shí)例驗(yàn)證7.4 區(qū)間關(guān)聯(lián)規(guī)則的動(dòng)態(tài)并行挖掘算法7.4.1 區(qū)間關(guān)聯(lián)規(guī)則縱向合并原理7.4.2 區(qū)間關(guān)聯(lián)規(guī)則動(dòng)態(tài)縱向合并算法7.4.3 實(shí)例分析7.5 本章小結(jié)第8章 區(qū)間概念格的參數(shù)優(yōu)化8.1 問題的提出8.2 模糊概念格的參數(shù)選擇及優(yōu)化8.2.1 模糊概念格的?-模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則8.2.2 氬問嘔? 8.3 基于學(xué)習(xí)的區(qū)間概念格參數(shù)優(yōu)化8.3.1 基于參數(shù)變化的區(qū)間概念格結(jié)構(gòu)更新8.3.2 區(qū)間概念格的參數(shù)優(yōu)化算法8.3.3 模型分析8.3.4 應(yīng)用實(shí)例8.4 基于遺傳算法的區(qū)間參數(shù)優(yōu)化8.4.1 優(yōu)化思想8.4.2 優(yōu)化算法8.4.3 算法分析8.4.4 實(shí)例驗(yàn)證8.5 基于信息熵的區(qū)間參數(shù)優(yōu)化方法8.5.1 信息熵與信息量8.5.2 基于信息熵的區(qū)間參數(shù)計(jì)算方法8.5.3 模型驗(yàn)證8.6 本章小結(jié)第9章 區(qū)間概念格的應(yīng)用9.1 引言9.2 FAHP中基于概念格的加權(quán)群體決策9.2.1 概念格在FAHP聚類分析中的應(yīng)用9.2.2 FAHP專家權(quán)重系數(shù)的確定9.2.3 應(yīng)用舉例9.2.4 結(jié)論9.3 基于P-集合的本體形式背景抽取9.3.1 形式背景的動(dòng)態(tài)抽取9.3.2 概念相似度計(jì)算9.3.3 實(shí)驗(yàn)仿真9.3.4 結(jié)論9.4 基于模糊概念格的氣象云圖識(shí)別關(guān)系模型及應(yīng)用9.4.1 兩時(shí)刻云團(tuán)的屬性評(píng)估9.4.2 模糊概念格的構(gòu)造9.4.3 云團(tuán)的相同判斷9.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析9.4.5 結(jié)論9.5 基于區(qū)間概念格的三支決策空間模型9.5.1 問題的提出9.5.2 基于區(qū)間概念的三支決策9.5.3 區(qū)間三支決策空間的構(gòu)建9.5.4 基于區(qū)間三支決策空間的動(dòng)態(tài)策略9.5.5 應(yīng)用實(shí)例9.6 基于決策區(qū)間概念格的粗糙控制模型9.6.1 問題的提出9.6.2 決策區(qū)間概念格的構(gòu)建9.6.3 決策區(qū)間規(guī)則挖掘算法9.6.4 粗糙控制決策區(qū)間規(guī)則挖掘9.6.5 應(yīng)用實(shí)例9.7 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)
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