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F-粗糙集:理论、方法与应用 版权信息
- ISBN:9787308251174
- 条形码:9787308251174 ; 978-7-308-25117-4
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
F-粗糙集:理论、方法与应用 内容简介
本书系统介绍在信息系统簇或决策系统簇的F-粗糙集模型。本书定义了F-粗糙集上下近似、边界区域,在F-粗糙集中提出了F-属性依赖度和属性重要度矩阵,根据F-属性依赖度和属性重要度矩阵分别提出了属性约简算法,通过比对实验在UCI数据集、真实数据集和MATLAB生成数据集上完成, 实验结果显示, 与相关算法比较, F-邻域粗糙集可以获得更好的分类准确率. 为粗糙集在大数据方面的应用增加了一种新方法。本书内容包括并行约简的正区域、属性核和基于互信息的方法, 研究不完备序信息系统、领域决策系统和异构信息系统的属性约简及概念漂移等问题,提出模糊决策系统的F-模糊粗糙集理论。
F-粗糙集:理论、方法与应用 目录
第1章 绪论
1.1 数据挖掘与粒计算
1.2 粗糙集理论发展概述
1.3 粗糙集与其他不确定性信息理论的联系
第2章 基本概念
2.1 经典粗糙集理论
2.2 模糊粗糙集模型
第3章 F-粗糙集及并行约简
3.1 F-粗糙集的基本概念
3.2 并行约简定义与性质
3.3 决策系统的分解
3.4 小结与展望
第4章 基于并行约简的概念漂移探测
4.1 基于属性重要性的概念漂移探测度量的提出
4.2 探测概念漂移的算法
4.3 实验结果
4.4 小结与展望
第5章 信息表中概念漂移与不确定性分析
5.1 信息粒度的概念漂移与不确定性分析
……
展开全部
F-粗糙集:理论、方法与应用 作者简介
徐小玉,现就职于浙江万里学院文献与信息中心,拥有信息系统项目管理师(高级)证书,多次负责校内信息化建设项目,参与宁波市《“争先进位数智督考”场景应用改革实施方案》制定。
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