粗糙集理論在不確定決策中的運(yùn)用研究

定　價(jià)：￥55.00

作　者：	李興寬陳世聯(lián) 著
出版社：	立信會(huì)計(jì)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787542969330	出版時(shí)間：	2021-12-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	其他	頁(yè)數(shù)：	205	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)主要圍繞著粗糙集理論的概念以及粗糙集在實(shí)際中應(yīng)用的要點(diǎn)展開(kāi)，涵蓋了粗糙集理論的基本觀點(diǎn)和特點(diǎn)、粗糙集理論進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用的一般模型、粗糙集理論的主要算法、粗糙集屬性約簡(jiǎn)的主要方案、粗糙集在綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用等內(nèi)容，形成了較為完善的粗糙集應(yīng)用理論和技術(shù)方案，對(duì)豐富和發(fā)展粗糙集及不確定決策理論作了有益的探索。

作者簡(jiǎn)介

　　李興寬，云南民族大學(xué)副教授，近年主持科研項(xiàng)目2項(xiàng)，教學(xué)項(xiàng)目4項(xiàng)，參與多項(xiàng)國(guó)家及省級(jí)基金項(xiàng)目，獲云南省科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)及指導(dǎo)全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽獲云南省二等獎(jiǎng)，多次獲得校級(jí)表彰。

圖書(shū)目錄

第1章粗糙集理論的基本概念
1.1 集合與關(guān)系
1.1.1 集合及其運(yùn)算
1.1.2 關(guān)系
1.2 信息系統(tǒng)
1.3 集合近似與粗糙集
1.3.1 下近似集與上近似集
1.3.2 近似精度與粗糙度
1.3.3 粗糙隸屬函數(shù)
1.4 屬性約簡(jiǎn)
1.4.1 一般約簡(jiǎn)
1.4.2 相對(duì)約簡(jiǎn)
1.4.3 屬性的依賴(lài)性
1.5 決策規(guī)則的提取
第2章幾種拓展的粗糙集
2.1 基于一般二元關(guān)系的粗糙集
2.1.1 一般二元關(guān)系及其近似算子
2.1.2 特殊的二元關(guān)系及其近似算子
2.2 變精度粗糙集
2.2.1 多數(shù)包含關(guān)系與近似算子
2.2.2 口近似算子的性質(zhì)
2.2.3 屬性的依賴(lài)性與約簡(jiǎn)
2.3 基于覆蓋的粗糙集
2.3.1 覆蓋粗糙集及性質(zhì)
2.3.2 最簡(jiǎn)覆蓋
2.4 基于集對(duì)聯(lián)系度的粗糙集
2.4.1 集對(duì)聯(lián)系度及集對(duì)相似關(guān)系
2.4.2 集對(duì)粗糙近似算子及其性質(zhì)
2.5 模糊粗糙集
2.5.1 模糊集
2.5.2 模糊粗糙集及粗糙模糊集
2.6 基于分子格及其預(yù)拓?fù)涞慕扑阕?br />第3章粗糙集代數(shù)及其性質(zhì)
3.1 粗糙集代數(shù)系統(tǒng)
3.1.1 粗糙集代數(shù)的構(gòu)造性定義
3.1.2 粗糙集代數(shù)的公理化刻畫(huà)
3.2 粗糙集與Stone代數(shù)
3.3 粗糙集與Nelson代數(shù)
3.4 粗糙集代數(shù)與蘊(yùn)涵格
3.5 粗糙集與FI代數(shù)
3.6 自反傳遞粗糙集中近似算子與拓?fù)渌阕拥膹?fù)合
3.7 粗糙半格
3.8 集值映射的近似算子及其性質(zhì)
3.9 Boole環(huán)上的粗糙近似算子
3.10 基于分子格及其預(yù)拓?fù)涞慕扑阕?br /> 3.10.1 基本概念及相關(guān)性質(zhì)
3.10.2 粗近似及其性質(zhì)
3.11 粗糙集與BCK代數(shù)
3.11.1 概述
3.11.2 粗糙集與BCK代數(shù)的定理
3.11.3 結(jié)語(yǔ)
第4章粗糙集在數(shù)據(jù)挖掘中的軟計(jì)算
4.1 屬性約簡(jiǎn)的差別矩陣算法
4.1.1 差別矩陣與差別函數(shù)
4.1.2 屬性約簡(jiǎn)算法
4.2 決策表的值約簡(jiǎn)算法
4.2.1 決策表的協(xié)調(diào)性
4.2.2 協(xié)調(diào)決策表的決策規(guī)則約簡(jiǎn)
4.2.3 不協(xié)調(diào)決策表的決策規(guī)則約簡(jiǎn)
4.3 屬性值區(qū)間化的決策規(guī)則簡(jiǎn)化
4.4 基于相似關(guān)系的決策系統(tǒng)的知識(shí)獲取算法
4.5 集值信息下的粗糙集與知識(shí)獲取
4.6 基于程度粗糙集的知識(shí)約簡(jiǎn)算法
4.7 有效決策的增式生成算法
4.8 不完備信息系統(tǒng)中基于風(fēng)險(xiǎn)分析的粗糙集模型
4.9 基于差別矩陣的屬性約簡(jiǎn)算法
4.10 隨機(jī)決策系統(tǒng)中基于不可辨識(shí)矩陣的知識(shí)獲取
第5章粗糙集與決策樹(shù)
5.1 決策樹(shù)
5.1.1 決策樹(shù)簡(jiǎn)介
5.1.2 決策樹(shù)基本算法
5.1.3 基于信息熵的距離函數(shù)
5.2 基于值約簡(jiǎn)和決策樹(shù)的最簡(jiǎn)規(guī)則提取算法
5.3 基于粗糙集和距離函數(shù)的決策樹(shù)構(gòu)造方法
第6章粗糙集的AHP綜合評(píng)價(jià)方法及應(yīng)用
6.1 粗糙集的AHP綜合評(píng)價(jià)方法
6.1.1 單人評(píng)價(jià)決策的判斷矩陣的確定
6.1.2 群體評(píng)價(jià)決策的判斷矩陣的確定
6.2 基于粗糙集的企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)
6.2.1 企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
6.2.2 基于粗糙集的企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)模型
6.2.3 實(shí)例分析
6.3 基于粗糙集技術(shù)勝任力模型簡(jiǎn)化方法
6.3.1 基本概念
6.3.2 研究設(shè)計(jì)和結(jié)果
6.3.3 討論
6.3.4 結(jié)論
6.4 優(yōu)勢(shì)直覺(jué)模糊粗糙集決策方法及其應(yīng)用
6.4.1 直覺(jué)模糊優(yōu)勢(shì)距離指數(shù)
6.4.2 優(yōu)勢(shì)直覺(jué)模糊粗糙集
6.4.3 案例應(yīng)用
參考文獻(xiàn)