动态知识发现与三支决策
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广东广州
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作者陈红梅 等 著
出版社科学出版社
ISBN9787030530585
出版时间2017-06
装帧平装
开本16开
定价60元
货号1201533409
上书时间2024-08-09
商品详情
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目录
丛书序
序
前言
章绪论
1.1基于粗糙集的大数据分析
1.2三支决策及其动态知识发现
1.3优势关系粗糙集及其知识发现
1.4本章小结
第2章预备知识
2.1经典粗糙集模型
2.1.1信息系统
2.1.2等价类
2.1.3近似集
2.2优势关系粗糙集模型
2.2.1有序决策系统
2.2.2近似集
2.3集值优势关系粗糙集模型
2.3.1集值有序决策系统
2.3.2析取和合取优势关系
2.3.3近似集
2.4优势特性关系粗糙集模型
2.4.1不完备有序决策系统
2.4.2优势特性关系及关系矩阵
2.4.3近似集
2.5复合粗糙集模型
2.5.1复合关系
2.5.2近似集
2.6不完备决策系统的知识粒度和信息熵
2.6.1知识粒度及性质
2.6.2粗糙熵及性质
2.7本章小结
第3章优势关系粗糙集模型近似集动态更新方法
3.1对象集变化时近似集动态更新
3.1.1添加对象时近似集动态更新
3.1.2删除对象时近似集动态更新
3.2算例
3.3算法设计与分析
3.4实验评估与性能分析
3.5本章小结
第4章集值优势关系粗糙集模型近似集动态更新方法
4.1面向属性集更新的动态粗糙集模型
4.1.1基于矩阵运算的近似集构造方法
4.1.2添加属性时近似集动态更新
4.1.3删除属性时近似集动态更新
4.2算法设计与分析
4.3算例
4.4实验方案与性能分析
4.4.1实验方案
4.4.2性能分析
4.5本章小结
第5章不完备信息系统中优势关系粗糙集模型近似集动态更新方法
5.1属性值粗化细化背景及定义
5.1.1属性值粗化细化的背景
5.1.2属性值粗化细化的定义
5.2属性值细化时近似集的动态更新原理及算法
5.2.1属性值细化时近似集的动态更新原理
5.2.2属性值细化时近似集的动态更新算法
5.3属性值粗化时近似集的动态更新原理及算法
5.3.1属性值粗化时近似集的动态更新原理
5.3.2属性值粗化时近似集的动态更新算法
5.4算例
5.5算法复杂度分析
5.6实验方案及性能分析
5.6.1实验方案
5.6.2性能分析
5.7本章小结
第6章复合关系粗糙集模型近似集动态维护方法
6.1复合关系粗糙集模型近似集动态更新
6.1.1添加对象时近似集动态更新
6.1.2删除对象时近似集动态更新
6.2算例
6.3算法设计与分析
6.4实验方案与性能分析
6.5本章小结
第7章优势关系粗糙集方法近似集并行计算算法研究
7.1属性集变化时近似集的并行计算原理
7.2算例
7.3算法设计与分析
7.4实验方案与性能分析
7.5本章小结
参考文献
内容摘要
本书针对大数据呈现的体量巨大、多源异构、动态性和不确定性等特点，以粒计算理论为基础，以优势关系粗糙集模型为研究对象，以增量学习技术为方法，以并行计算框架为支撑，构建大数据分析与挖掘的原理和方法及其算法，并融入了相关领域学者在动态知识发现、数据融合、大数据并行处理等成果，反映了基于粒计算和粗糙集视角处理大数据的近期新进展。
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