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扩展粗糙集模型及其在水质富营养化评价中的应用研究 版权信息
- ISBN：9787511148445
- 条形码：9787511148445 ; 978-7-5111-4844-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
扩展粗糙集模型及其在水质富营养化评价中的应用研究 内容简介
《扩展粗糙集模型及其在水质富营养化评价中的应用研究》是笔者在国内外发表的多篇SCI论文的基础上完成的。内容共分为7章：第1章介绍了课题的研究背景与研究意义，对粗糙集理论、扩展模型及应用中的研究进展与发展趋势进行了综述，以便找到理论研究的突破点；同时总结了国内外富营养化评价方面的研究现状与发展趋势，分析了这些研究的不足与前景；并给出了该书待解决的关键问题、创新以及论文的总体框架；第2章简单介绍了粗糙集与Petri网基础理论，作为该书的概念、研究思路的导引；第3章介绍了三原色的可视化离散化算法，在公用数据集上进行了对比实验，并应用于三峡库区大宁河多角度富营养化时空关系知识抽取，取得了较好的效果；第4章介绍了不完备并行处理粗糙集模型，通过实例分析说明了算法的有效性并且实现了香溪河2015-2016年11个监测断面的不完备富营养化数据的快速推理、评价；第5章介绍了动态粗糙集分析模型；第6章为三峡库区水生态环境在线监测系统，分析了经典粗糙集在动态知识处理上的不足，根据动态变化元素的数量提出了两种解决策略，并以三峡库区香溪河2005年春季两次水华期间两个监测断面监测数据为研究对象，以双向多元素迁移的动态扩展粗糙集为理论基础，深入分析香溪河春季两次水华前期的前兆异常，从而为水华的预报提供决策支持；第7章为结论与展望，对全书进行总结并对未来的研究提出设想与展望。
扩展粗糙集模型及其在水质富营养化评价中的应用研究 目录
第1章 绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 国内外研究现状
1．3 待解决的关键问题
1．4 主要创新点
1．5 本书总体框架
第2章 粗糙集与Petri网基础理论
2．1 粗糙集基础理论
2．2 Petri网理论模型
2．3 本章小结
第3章 基于三原色的可视化离散化算法
3．1 引言
3．2 基于三原色的多元图可视化
3．3 基于计算几何的主动生长算法
3．4 可视化空间的离散化处理
3．5 试验分析
3．6 本章小结
第4章 不完备并行处理粗糙集模型
4．1 引言
4．2 不完备信息系统中的扩展粗糙集理论模型
4．3 基于差异关系的不完备目标信息系统变精度属性约简算法
4．4 不完备信息系统中的并行推理模型
4．5 试验分析
4．6 本章小结
第5章 动态粗糙集分析模型
5．1 引言
5．2 单向S粗糙集
5．3 双向S粗糙集
5．4 双向S粗糙集上的动态知识获取策略
5．5 试验分析
5．6 本章小结
第6章 三峡库区水生态环境在线监测系统
6．1 引言
6．2 三峡在线监测系统的结构
6．3 水质富营养化评价
6．4 本章小结
第7章 结论与展望
7．1 全书总结
7．2 进一步研究工作与展望
参考文献
1．1 研究背景与意义
1．2 国内外研究现状
1．3 待解决的关键问题
1．4 主要创新点
1．5 本书总体框架
第2章 粗糙集与Petri网基础理论
2．1 粗糙集基础理论
2．2 Petri网理论模型
2．3 本章小结
第3章 基于三原色的可视化离散化算法
3．1 引言
3．2 基于三原色的多元图可视化
3．3 基于计算几何的主动生长算法
3．4 可视化空间的离散化处理
3．5 试验分析
3．6 本章小结
第4章 不完备并行处理粗糙集模型
4．1 引言
4．2 不完备信息系统中的扩展粗糙集理论模型
4．3 基于差异关系的不完备目标信息系统变精度属性约简算法
4．4 不完备信息系统中的并行推理模型
4．5 试验分析
4．6 本章小结
第5章 动态粗糙集分析模型
5．1 引言
5．2 单向S粗糙集
5．3 双向S粗糙集
5．4 双向S粗糙集上的动态知识获取策略
5．5 试验分析
5．6 本章小结
第6章 三峡库区水生态环境在线监测系统
6．1 引言
6．2 三峡在线监测系统的结构
6．3 水质富营养化评价
6．4 本章小结
第7章 结论与展望
7．1 全书总结
7．2 进一步研究工作与展望
参考文献
展开全部
扩展粗糙集模型及其在水质富营养化评价中的应用研究 作者简介
王国胤，男，汉，1970.03 单位：重庆邮电大学计算智 能重庆市重点实验室 学历职称：博士（教授） 主要研究方向：粒计算，认知计算，知识发现，大数据智能 王国胤教授，重庆邮电大学副校长，大数据智能计算示范型国合基地（科技部）负责人，计算智能重庆市重点实验室主任，旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室主任。是长江学者特聘教授（2015-2019），首批“万人计划”领军人才（2014），“新世纪百千万人才工程”国家人选（2009），国家重点研发计划项目首席科学家（2016、2021），入选首批“重庆英才·优秀科学家”（2019）。曾任国际粗糙集学会（IRSS）理事长（2014-2017），现任中国人工智能学会（CAAI）副理事长（2014-至今）、中国计算机学会（CCF）理事（2008-至今）、重庆市人工智能学会（CQAAI）理事长（2018-至今）、重庆市信息安全协会（CISA）理事长（2022-至今），是IRSS/CAAI/CCF会士。主要从事粗糙集、粒计算、知识发现、数据挖掘、认知计算、大数据智能等研究。获国家高等教育教学成果二等奖、重庆市自然科学一等奖、重庆市科技进步一等奖，吴文俊人工智能科学技术奖科技进步一等奖等成果奖励10余项。带领的团队获评“国家教学团队”（2010）和首批“重庆市创新研究群体”（2019）。 严胡勇，男，汉，1984.01 单位：重庆工商大学人工智能学院、重庆理工职业学院大数据与人工智能学院、智能感知与区块链技术重庆市重点实验室、重庆市检测控制集成系统工程实验室 学历职称：博士（助理研究员） 主要研究方向：生态大数据 严胡勇博士，主要从事大数据相关基础理论与关键技术研究，以及大数据在生态环境领域的应用研究。具有计算机科学与环境科学的多学科研究背景，自2013年以来一直致力于基于智能信息处理的三峡库区水质富营养化评价模型研究。于2019年受重庆市教委资助赴新加坡南洋理工大学进行重庆市特色专业骨干教师（大数据，智能化类）海外研修，参与大数据、智能化相关国家课题多项，在租糙集理论与基于粗糙集理论的数据挖掘方面取得了一定的创新性成果，以作者发表SCI收录论文10篇；获中国科学院大学三好学生标兵、优秀毕业生以及北京市优秀博士毕业生等荣誉称号。 封雷，男，汉，1990. 02 单位：中国科学院重庆绿色智能技术研究院、三峡库区水环境大数据智能分析技术重庆市工程研究中心学历职称：在职博士研究生（高级工程师） 主要研究方向：环境信息化 封雷博士，主要从事生态环境大数据及生态环境感知相关技术研究，具有计算机科学与环境科学的多学科研究背景，自2014年一直从事生态环境信息化领域相关研究。参与包含“十二五水专项”在内的多项国家课题，曾主持和参与多项省部级生态环境大数据相关研究课题。在环境数据挖掘，环境感知、环境遥感应用方面取得了一定的创新性成果，发表SCI/EI收录文章十余篇，专利专著10余项；2018年获得重庆市人力资源社会保障局留学生创业创新人才计划支持。
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