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區間概念格及其應用 版權信息
- ISBN：9787030525727
- 條形碼：9787030525727 ; 978-7-03-052572-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
區間概念格及其應用 本書特色
概念格是根據數據集中對象與屬性之間的二元關系建立的一種概念層次結構，是進行數據分析和知識處理的有效工具. 經過三十多年的發展，概念格已經從經典概念格拓展出了模糊概念格、加權概念格、約束概念格、量化概念格、區間值概念格、粗糙概念格等，本書在詳細分析概念格的*研究進展的同時，提出了一種新的概念格結構——區間概念格，詳細討論了區間概念格的結構與性質、構造算法、維護原理、壓縮方法、動態合并、參數優化、規則提取及其在多個領域的應用方法.本書可供信息科學技術、計算機科學與技術、智能科學與技術、自動化、控制科學與工程、管理科學與工程和應用數學等專業的教師、研究生、高年級本科生使用，也可供科研人員、工程技術人員參考.
區間概念格及其應用 內容簡介
概念格是根據數據集中對象與屬性之間的二元關系建立的一種概念層次結構，是進行數據分析和知識處理的有效工具。經過三十多年的發展，概念格已經從經典概念格拓展出了模糊概念格、加權概念格、約束概念格、量化概念格、區間值概念格、粗糙概念格等。張春英、劉保相、王立亞著的這本《區間概念格及其應用》在詳細分析概念格的*新研究進展的同時，提出了一種新的概念格結構——區間概念格，詳細討論了區間概念格的結構與性質、構造算法、維護原理、壓縮方法、動態合并、參數優化、規則提取及其在多個領域的應用方法。本書可供信息科學技術、計算機科學與技術、智能科學與技術、自動化、控制科學與工程、管理科學與工程和應用數學等專業的教師、研究生、高年級本科生使用，也可供科研人員、工程技術人員參考。
區間概念格及其應用 目錄
前言第1章 緒論1.1 研究背景及目的意義1.1.1 研究意義1.1.2 國內外研究現狀分析1.2 經典概念格1.2.1 概念格的基本概念1.2.2 概念格的結構特征1.3 擴展概念格1.3.1 加權概念格1.3.2 隨機概念格1.3.3 模糊概念格1.3.4 粗糙概念格1.3.5 區間值屬性概念格1.3.6 P-概念格1.3.7 幾種概念格的比較研究1.4 關聯規則挖掘1.4.1 經典關聯規則理論1.4.2 基于概念格的關聯規則挖掘1.5 本章小結第2章 區間概念格的結構與性質2.1 區間概念格的提出2.2 區間概念格的定義及其結構2.2.1 區間概念格的定義2.2.2 區間概念的度量2.3 區間概念格的性質2.4 決策區間概念格2.4.1 基本概念2.4.2 決策區間規則2.5 本章小結第3章 區間概念格的構造算法與實現3.1 問題的提出3.2 概念格的構造算法3.2.1 批處理構造算法3.2.2 漸進式構造算法3.2.3 粗糙概念格的分層建格算法3.2.4 基于屬性鏈表的概念格漸進式構造算法3.3 基于屬性集合冪集的區間概念抽取3.3.1 屬性集合冪集3.3.2 區間概念抽取3.3.3 基于屬性集合冪集的區間概念抽取方法3.4 基于屬性集合冪集的建格算法3.4.1 算法思想3.4.2 算法設計3.4.3 算法分析3.5 實例驗證3.6 本章小結第4章 區間概念格的動態壓縮4.1 問題的提出4.2 概念格的屬性約簡4.2.1 基于可辨識屬性矩陣的屬性約簡4.2.2 基于區分函數的屬性約簡4.2.3 基于概念格同構下的屬性約簡4.3 基于覆蓋的區間概念格動態壓縮4.3.1 動態壓縮原理4.3.2 動態壓縮算法模型4.3.3 實例驗證4.4 本章小結第5章 區間概念格的動態維護5.1 問題的提出5.2 概念格維護方法5.2.1 基于屬性鏈表的概念格的縱向維護算法5.2.2 基于屬性鏈表的概念格的橫向維護算法5.3 區間概念格的動態維護原理5.3.1 縱向維護原理5.3.2 橫向維護原理5.4 區間概念格的動態維護算法5.4.1 算法設計5.4.2 算法分析5.4.3 實例驗證5.5 本章小結第6章 多區間概念格的動態合并6.1 問題的提出6.2 經典概念格的合并6.2.1 概念格合并的基本概念和定理6.2.2 經典概念格的合并算法6.3 區間概念格的縱向合并6.3.1 基本概念6.3.2 縱向合并的基本原理6.3.3 算法設計6.3.4 應用實例6.4 區間概念格的橫向合并6.4.1 動態橫向合并的基本原理6.4.2 算法設計6.4.3 應用實例6.5 本章小結第7章 區間概念格的帶參數規則挖掘7.1 問題的提出7.2 概念格上關聯規則挖掘7.2.1 基于概念格的關聯規則挖掘算法7.2.2 從量化概念格中挖掘無冗余關聯規則7.2.3 模糊關聯規則的挖掘算法7.3 區間概念格帶參規則挖掘7.3.1 區間關聯規則及度量7.3.2 帶參規則挖掘算法7.3.3 實例驗證7.4 區間關聯規則的動態并行挖掘算法7.4.1 區間關聯規則縱向合并原理7.4.2 區間關聯規則動態縱向合并算法7.4.3 實例分析7.5 本章小結第8章 區間概念格的參數優化8.1 問題的提出8.2 模糊概念格的參數選擇及優化8.2.1 模糊概念格的?-模糊關聯規則8.2.2 氬問嘔?
8.3 基于學習的區間概念格參數優化8.3.1 基于參數變化的區間概念格結構更新8.3.2 區間概念格的參數優化算法8.3.3 模型分析8.3.4 應用實例8.4 基于遺傳算法的區間參數優化8.4.1 優化思想8.4.2 優化算法8.4.3 算法分析8.4.4 實例驗證8.5 基于信息熵的區間參數優化方法8.5.1 信息熵與信息量8.5.2 基于信息熵的區間參數計算方法8.5.3 模型驗證8.6 本章小結第9章 區間概念格的應用9.1 引言9.2 FAHP中基于概念格的加權群體決策9.2.1 概念格在FAHP聚類分析中的應用9.2.2 FAHP專家權重系數的確定9.2.3 應用舉例9.2.4 結論9.3 基于P-集合的本體形式背景抽取9.3.1 形式背景的動態抽取9.3.2 概念相似度計算9.3.3 實驗仿真9.3.4 結論9.4 基于模糊概念格的氣象云圖識別關系模型及應用9.4.1 兩時刻云團的屬性評估9.4.2 模糊概念格的構造9.4.3 云團的相同判斷9.4.4 實驗結果與分析9.4.5 結論9.5 基于區間概念格的三支決策空間模型9.5.1 問題的提出9.5.2 基于區間概念的三支決策9.5.3 區間三支決策空間的構建9.5.4 基于區間三支決策空間的動態策略9.5.5 應用實例9.6 基于決策區間概念格的粗糙控制模型9.6.1 問題的提出9.6.2 決策區間概念格的構建9.6.3 決策區間規則挖掘算法9.6.4 粗糙控制決策區間規則挖掘9.6.5 應用實例9.7 本章小結參考文獻
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