粗糙决策理论与应用

粗糙决策理论与应用 内容提要

    《粗糙决策理论与应用》在介绍粗糙集基本概念的基础上，对粗糙决策中的基本问题、粗糙集的扩展、粗糙集与其他方法的集成等粗糙决策分析方法及粗糙决策理论的应用进行了论述。《粗糙决策理论与应用》在介绍国内外已有成果的基础上，力图概括近年来作者所做的最新工作。

    书中粗糙决策的基本问题包括粗糙集的离散化问题、属性约简问题和粗糙集中不确定性与模糊性的测量；粗糙集的扩展包括变精度粗糙集，基于相近关系、广义近邻关系、相容关系、优势关系、扩展优势关系等的粗糙决策方法以及实数粗糙集；粗糙集与其他方法的集成包括粗糙集与神经网络的集成以及粗糙集与模糊集的集成。《粗糙决策理论与应用》对粗糙决策理论在歼击机的故障诊断、飞机空调车的故障诊断、系统预测和优化选址等方面的实际应用进行了介绍。

    《粗糙决策理论与应用》的主要内容是在国家自然科学基金重点项目及航空科学基金项目资助下完成的。《粗糙决策理论与应用》可作为自动控制、系统工程和管理科学等专业的研究生教材，也可作为从事智能决策、模式识别及粗糙集理论与应用的研究人员的参考书。

粗糙决策理论与应用 目录

第1章 粗糙集理论的基本概念
1.1 知识的含义与表示方法1
1.1.1 知识的含义1
1.1.2 不可分辨关系2
1.1.3 知识的表示2
1.2 粗糙集4
1.2.1 粗糙集的下近似、上近似及边界区4
1.2.2 近似精度与粗糙度7
1.2.3 粗糙隶属函数8
1.3 属性约简9
1.3.1 属性的依赖性9
1.3.2 属性的重要性10
1.3.3 约简与核11
1.4 决策规则12
1.4.1 决策规则和算法12
1.4.2 规则的度量标准12
1.4.3 规则的应用14
1.5 粗糙集的应用14
1.5.1 飞机空调车的故障诊断14
1.5.2 歼击机的结构故障诊断19
第2章 粗糙集中的离散化方法
2.1 连续属性的离散化27
2.1.1 离散化问题的描述27
2.1.2 离散化方法的分类28
2.2 连续属性的无监督离散化方法28
2.2.1 等宽度离散化方法29
2.2.2 等频率离散化方法29
2.3 连续属性的有监督直接离散化方法29
2.3.1 单规则离散化方法29
2.3.2

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