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区间概念格及其应用 版权信息
- ISBN：9787030525727
- 条形码：9787030525727 ; 978-7-03-052572-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
区间概念格及其应用 本书特色
概念格是根据数据集中对象与属性之间的二元关系建立的一种概念层次结构，是进行数据分析和知识处理的有效工具. 经过三十多年的发展，概念格已经从经典概念格拓展出了模糊概念格、加权概念格、约束概念格、量化概念格、区间值概念格、粗糙概念格等，本书在详细分析概念格的*研究进展的同时，提出了一种新的概念格结构——区间概念格，详细讨论了区间概念格的结构与性质、构造算法、维护原理、压缩方法、动态合并、参数优化、规则提取及其在多个领域的应用方法.本书可供信息科学技术、计算机科学与技术、智能科学与技术、自动化、控制科学与工程、管理科学与工程和应用数学等专业的教师、研究生、高年级本科生使用，也可供科研人员、工程技术人员参考.
区间概念格及其应用 内容简介
概念格是根据数据集中对象与属性之间的二元关系建立的一种概念层次结构，是进行数据分析和知识处理的有效工具。经过三十多年的发展，概念格已经从经典概念格拓展出了模糊概念格、加权概念格、约束概念格、量化概念格、区间值概念格、粗糙概念格等。张春英、刘保相、王立亚著的这本《区间概念格及其应用》在详细分析概念格的*新研究进展的同时，提出了一种新的概念格结构——区间概念格，详细讨论了区间概念格的结构与性质、构造算法、维护原理、压缩方法、动态合并、参数优化、规则提取及其在多个领域的应用方法。本书可供信息科学技术、计算机科学与技术、智能科学与技术、自动化、控制科学与工程、管理科学与工程和应用数学等专业的教师、研究生、高年级本科生使用，也可供科研人员、工程技术人员参考。
区间概念格及其应用 目录
前言第1章 绪论1.1 研究背景及目的意义1.1.1 研究意义1.1.2 国内外研究现状分析1.2 经典概念格1.2.1 概念格的基本概念1.2.2 概念格的结构特征1.3 扩展概念格1.3.1 加权概念格1.3.2 随机概念格1.3.3 模糊概念格1.3.4 粗糙概念格1.3.5 区间值属性概念格1.3.6 P-概念格1.3.7 几种概念格的比较研究1.4 关联规则挖掘1.4.1 经典关联规则理论1.4.2 基于概念格的关联规则挖掘1.5 本章小结第2章 区间概念格的结构与性质2.1 区间概念格的提出2.2 区间概念格的定义及其结构2.2.1 区间概念格的定义2.2.2 区间概念的度量2.3 区间概念格的性质2.4 决策区间概念格2.4.1 基本概念2.4.2 决策区间规则2.5 本章小结第3章 区间概念格的构造算法与实现3.1 问题的提出3.2 概念格的构造算法3.2.1 批处理构造算法3.2.2 渐进式构造算法3.2.3 粗糙概念格的分层建格算法3.2.4 基于属性链表的概念格渐进式构造算法3.3 基于属性集合幂集的区间概念抽取3.3.1 属性集合幂集3.3.2 区间概念抽取3.3.3 基于属性集合幂集的区间概念抽取方法3.4 基于属性集合幂集的建格算法3.4.1 算法思想3.4.2 算法设计3.4.3 算法分析3.5 实例验证3.6 本章小结第4章 区间概念格的动态压缩4.1 问题的提出4.2 概念格的属性约简4.2.1 基于可辨识属性矩阵的属性约简4.2.2 基于区分函数的属性约简4.2.3 基于概念格同构下的属性约简4.3 基于覆盖的区间概念格动态压缩4.3.1 动态压缩原理4.3.2 动态压缩算法模型4.3.3 实例验证4.4 本章小结第5章 区间概念格的动态维护5.1 问题的提出5.2 概念格维护方法5.2.1 基于属性链表的概念格的纵向维护算法5.2.2 基于属性链表的概念格的横向维护算法5.3 区间概念格的动态维护原理5.3.1 纵向维护原理5.3.2 横向维护原理5.4 区间概念格的动态维护算法5.4.1 算法设计5.4.2 算法分析5.4.3 实例验证5.5 本章小结第6章 多区间概念格的动态合并6.1 问题的提出6.2 经典概念格的合并6.2.1 概念格合并的基本概念和定理6.2.2 经典概念格的合并算法6.3 区间概念格的纵向合并6.3.1 基本概念6.3.2 纵向合并的基本原理6.3.3 算法设计6.3.4 应用实例6.4 区间概念格的横向合并6.4.1 动态横向合并的基本原理6.4.2 算法设计6.4.3 应用实例6.5 本章小结第7章 区间概念格的带参数规则挖掘7.1 问题的提出7.2 概念格上关联规则挖掘7.2.1 基于概念格的关联规则挖掘算法7.2.2 从量化概念格中挖掘无冗余关联规则7.2.3 模糊关联规则的挖掘算法7.3 区间概念格带参规则挖掘7.3.1 区间关联规则及度量7.3.2 带参规则挖掘算法7.3.3 实例验证7.4 区间关联规则的动态并行挖掘算法7.4.1 区间关联规则纵向合并原理7.4.2 区间关联规则动态纵向合并算法7.4.3 实例分析7.5 本章小结第8章 区间概念格的参数优化8.1 问题的提出8.2 模糊概念格的参数选择及优化8.2.1 模糊概念格的?-模糊关联规则8.2.2 氩问呕?
8.3 基于学习的区间概念格参数优化8.3.1 基于参数变化的区间概念格结构更新8.3.2 区间概念格的参数优化算法8.3.3 模型分析8.3.4 应用实例8.4 基于遗传算法的区间参数优化8.4.1 优化思想8.4.2 优化算法8.4.3 算法分析8.4.4 实例验证8.5 基于信息熵的区间参数优化方法8.5.1 信息熵与信息量8.5.2 基于信息熵的区间参数计算方法8.5.3 模型验证8.6 本章小结第9章 区间概念格的应用9.1 引言9.2 FAHP中基于概念格的加权群体决策9.2.1 概念格在FAHP聚类分析中的应用9.2.2 FAHP专家权重系数的确定9.2.3 应用举例9.2.4 结论9.3 基于P-集合的本体形式背景抽取9.3.1 形式背景的动态抽取9.3.2 概念相似度计算9.3.3 实验仿真9.3.4 结论9.4 基于模糊概念格的气象云图识别关系模型及应用9.4.1 两时刻云团的属性评估9.4.2 模糊概念格的构造9.4.3 云团的相同判断9.4.4 实验结果与分析9.4.5 结论9.5 基于区间概念格的三支决策空间模型9.5.1 问题的提出9.5.2 基于区间概念的三支决策9.5.3 区间三支决策空间的构建9.5.4 基于区间三支决策空间的动态策略9.5.5 应用实例9.6 基于决策区间概念格的粗糙控制模型9.6.1 问题的提出9.6.2 决策区间概念格的构建9.6.3 决策区间规则挖掘算法9.6.4 粗糙控制决策区间规则挖掘9.6.5 应用实例9.7 本章小结参考文献
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