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內容簡介： 粒计算是人工智能的重要分支领域。它以一种粒化的思想和方法来分析与处理问题，这为探究人工智能中普遍存在的不确定性问题提供了新方法。本书介绍粒计算中不确定性分析的*研究进展。全书共12章，内容涉及经典粗糙集、模糊粗糙集、邻域粗糙集、三支决策、决策规则、邻域系统、深度学习等。每章都深入分析模型及其在应用中存在的不确定性问题，介绍相应的不确定性度量和分析处理方法。 本书可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生、高年级本科生阅读，也可供相关领域工程技术人员参考。

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