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建議一齊購買： + NT$ 374 《子空间降维算法研究与应用》 + NT$ 198 《粗糙集理论及其数据挖掘应用》 + NT$ 456 《数据挖掘的应用与实践——大数据时代的案例分析》 + NT$ 735 《R语言实战》 內容簡介： 粗糙集理论是处理不确定性问题的新型数学工具 。该理论不需要太多先验知识，只需要解决问题所需 的数据集，与概率理论、模糊集理论、证据理论不同 ，因这些理论还需要其他的先验知识。魏利华编著的 《不完备信息系统知识发现和规则提取的粗糙集方法 研究》主要研究拓展粗糙集模型，探讨这些模型的性 质，深入探索基于这些粗糙集模型的约简算法和规则 提取问题，主要研究以下方面：粗糙集的历史及模型 、基于差异关系的不完备信息系统粗糙集方法、不完 备区间值信息系统的知识获取、不完备模糊信息系统 的粗糙集方法与知识约简、不完备信息系统的扩展优 势粗糙集和对未来工作的一些展望。 目錄： 第1章 绪论 1.1 Pawlak粗糙集模型 1.2 基于容差关系的不完备信息系统粗糙集 1.3 模糊粗糙集 1.4 优势关系粗糙集 1.5 主要工作及内容安排 1.6 小结 第2章 基于差异关系的不完备信息系统粗糙集方法 2.1 基于差异关系的粗糙集 2.2 不确定度量 2.3 基于差异关系不完备信息系统的约简 2.4 小结 第3章 不完备区间值信息系统的知识获取 3.1 区间值信息系统粗糙集 3.2 不完备区间值信息系统粗糙集 3.3 不确定度量 3.4 知识约简与规则提取 3.5 小结 第4章 不完备模糊信息系统的粗糙集方法与知识约简 4.1 不完备模糊信息系统 4.2 不完备模糊信息系统的粗糙模糊近似 4.3 不确定度量 4.4 决策规则与相对近似约简 4.5 小结 第5章 不完备信息系统的扩展优势粗糙集 5.1 扩展的优势关系粗糙集 5.2 带值优势关系粗糙集模型 5.3 基于带值优势关系的规则提取 5.4 小结 第6章 结论与展望 6.1 主要研究成果与价值 6.2 进一步需研究的问题 参考文献 致谢

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