| 第一章 信息系统与知识发现 1. 1 信息系统与知识发现 1. 2 目标信息系统与知识发现 1. 3 信息系统属性的重要性度量 1. 4 信息系统的多样化与一般化 第二章 经典信息系统与知识发现 2. 1 rough集的基本概念与性质 2. 2 信息系统的知识发现与知识约简 2. 3 协调目标信息系统的知识发现与知识约简 2. 4 不协调目标信息系统的知识发现与知识约简 2. 5 变精度粗糙集模型上的知识约简 2. 6 连续值域信息系统的知识约简 2. 7 信息系统上的优势关系与知识发现 2. 8 属性空间上的ruogh集理论 2. 9 rough集近似的属性递归算法 2. 10 包含度与粗糙集数据分析中各种度量之间的关系 第三章 fuzzy信息系统与知识发现 3. 1 fuzzy集合的ruogh近似 3. 2 fuzzy信息系统的ruogh集理论 3. 3 fuzzy信息系统上fuzzy集的ruogh近似 .3. 4 信息系统上fuzzy规则的知识发现 第四章 随机信息系统与知识发现 4. 1 随机集与证据理论 4. 2 证据理论与ruogh集的关系 4. 3 随机信息系统上的知识发现 4. 4 随机信息系统的合成与d-s公式 第五章 格值信息系统与知识发现 5. 1 集值信息系统与知识发现 5. 2 格值信息系统上的ruogh集理论 5. 3 格值信息系统的知识约简 5. 4 格关系信息系统 第六章 知识系统与知识逻辑 6. 1 知识系统及其生成方法 6. 2 知识系统的细化及其性质 6. 3 知识系统的属性特征 6. 4 知识系统的代数结构 6. 5 知识系统与粗糙逻辑参考文献 |
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