信息系统中的不确定性与知识获取

　　本书是一部研究信息系统中的不确定性与知识获取的专著。书中在粗糙集理论框架下，以熵理论为工具，系统地阐述了信息系统中不确定性的表示、度量与计算，并将其应用于完备信息系统和不完备信息系统的知识约简与知识获取中，反映了当前该领域的最新研究成果。本书可作为计算机科学、应用数学、自动控制、信息科学和管理工程等专业高年级本科生的参考书及硕士、博士研究生教材，同时对相关学科领域的研究人员和工程技术人员也有重要的使用和参考价值。 1 信息系统、粗糙集与粒度计算的基本概念1．1信息系统1．2近似与粗糙集1．3属性约简1．4属性依赖性1．5区分矩阵与区分函数1．6粒度计算2 包含度与粗糙集数据分析中的度量2．1粗糙包含与包含度2．2粗糙集中基本概念的包含度表示2．3包含度与粗糙集数据分析中度量之间的关系2．3．1粗糙集的近似精度与粗糙隶属度可以归结为包含度2．3．2近似分类精度与近似分类质量可以归结为包含度2．3．3属性依赖性度量可以归结为包含度2．3．4属性重要性度量可以归结为包含度2．3．5决策规则的可信度和覆盖度可以归结为包含度2．3．6可变精度粗糙集模型的包含度表示3 信息系统中的不确定性与知识粒度3．1Shannon熵3．2信息熵与知识粒度3．3粒度度量与粗糙熵4 不完备信息系统中的不确定性与知识粒度4．1不完备信息系统4．2信息熵与知识粒度4．3粒度度量与粗糙熵5 粗糙性的拓扑熵及其应用5．1现有不确定性度量方法评述5．2有限拓扑空间及其熵5．2．1有限拓扑空间及其原子基5．2．2个在给定集合上产生拓扑的方法5．2．3有限拓扑空问的熵5．2．4拓扑熵的图论表示5．3信息系统的数学本质：有限拓扑空间5．3．1信息系统及其信息粒度5．3．2概念的近似5．3．3决策表中利用条件知识对决策近似5．3．4由近似空间导出的拓扑空间5．4应用5．4．1信息系统中知识的粗糙性5．4．2信息系统中属性的重要性5．4．3基于粗糙熵的信息系统知识约简算法5．4．4知识依赖5．4．5信息系统中的概念粗糙性5．4．6决策表的熵5．4．7决策表中的属性重要性5．4．8基于粗糙熵的决策表知识约简算法6 完备、非协调信息系统的约简与决策规则优化6．1非协调决策系统中关于对象的各类知识约简之间的关系6．2非协调决策信息系统中关于系统的各类约简之间的关系6．3约简与最优决策规则提取6．3．1优化个可能规则6．3．2优化个近似规则6．3．3优化个广义决策规则6．3．4优化个肚决策规则6．3．5优化个肚规则7 不完备信息系统与决策表的知识获取7．1不完备信息系统7．2极大相容块及其性质7．3集合的近似7．4不完备信息系统与决策表中的知识约简7．4．1决策表和决策规则7．4．2不完备信息系统的约简7．4．3不完备决策表的约简8 信息系统的同态不变特征8．1信息系统同态8．2几个引理8．3主要结论8．4一个例子参考文献

暂缺《信息系统中的不确定性与知识获取》作者简介