作者：徐小玉, 邓大勇, 沈明镭, 著
页数：160页
出版社：浙江大学出版社
出版日期：2024
ISBN：9787308251174
电子书格式：pdf/epub/txt
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。
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。
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
……
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
……
