三支決策與三層分析

目錄
從書序
前言
第1章 三支決策論與三層分析法 1
1.1 三支決策之“道”(TAO) 1
1.1.1 三支決策論三要素 1
1.1.2 “分、治、效”(TAO)三支決策框架 4
1.1.3 “天、地、人”與三支決策 6
1.2 三層分析法簡述 6
1.3 三層分析實例 8
1.4 本章小結 10
參考文獻 10
第2章 信息度量的三支構建與三層分析 13
2.1 引言 13
2.2 決策表的三層分析 15
2.3 三支概率與貝葉斯變換 17
2.4 信息度量的三支構建與三層分析 20
2.4.1 微觀-底層的三支信息度量 21
2.4.2 中觀-中層-1的三支信息度量 22
2.4.3 中觀-中層-2的三支信息度量 23
2.4.4 宏觀-高層的三支信息度量 24
2.4.5 三支信息度量的三層分析 26
2.5 數(shù)據(jù)實驗分析 28
2.6 本章小結 32
參考文獻 32
第3章 屬性約簡的三層分析 36
3.1 引言 36
3.2 三層屬性約簡 38
3.2.1 三層粒結構 38
3.2.2 三層協(xié)調(diào)性 39
3.2.3 三層屬性約簡 42
3.3 三層屬性約簡的層次分析 43
3.3.1 宏觀高層與中觀中層之間的屬性約簡關系 44
3.3.2 中觀中層與微觀底層之間的屬性約簡關系 47
3.3.3 宏觀高層與微觀底層之間的屬性約簡關系 49
3.4 實例分析 50
3.4.1 協(xié)調(diào)決策表實例分析 51
3.4.2 不協(xié)調(diào)表實例分析 53
3.5 本章小結 54
參考文獻 55
第4章 鄰域系統(tǒng)的三層分析與雙量化分類學習 59
4.1 引言 59
4.2 鄰域系統(tǒng)的兩種三層粒結構 60
4.2.1 鄰域系統(tǒng)的?；?60
4.2.2 基于條件屬性與決策屬性的三層粒結構 61
4.2.3 基于條件屬性的三層粒結構 63
4.3 三層粒結構的大小度量 65
4.4 雙量化鄰域距離與K*近鄰分類器 67
4.4.1 雙量化的三層結構 67
4.4.2 雙量化鄰域距離 69
4.4.3 雙量化K*近鄰分類器 72
4.5 實例分析與數(shù)據(jù)實驗 73
4.5.1 實例分析 74
4.5.2 數(shù)據(jù)實驗 76
4.6 本章小結 82
參考文獻 82
第5章 改進可調(diào)模糊粗糙集的三支建模與三層分析 87
5.1 引言 87
5.2 模糊粗糙集及可調(diào)模型 89
5.2.1 模糊粗糙集 89
5.2.2 可調(diào)模糊粗糙集模型 90
5.3 基于三支決策的改進可調(diào)模糊粗糙集模型 91
5.3.1 基于三支決策的三支模糊相似關系 91
5.3.2 基于三支決策的上下近似 92
5.4 改進可調(diào)模糊粗糙集模型的三層分析 97
5.4.1 三層粒結構 98
5.4.2 微觀-底層的模糊三支區(qū)域 100
5.4.3 中觀-中層的模糊三支區(qū)域 101
5.4.4 宏觀-高層的模糊三支區(qū)域 102
5.5 實例分析 104
5.5.1 改進可調(diào)模糊粗糙集模型的實例分析 104
5.5.2 三層?；：^(qū)域的實例分析 108
5.6 本章小結 118
參考文獻 119
第6章 三支思想的滲透 124
6.1 三支決策簡述與TAO模型 124
6.2 經(jīng)典集合中出現(xiàn)的三支 126
6.2.1 粗糙集 126
6.2.2 Flou集 127
6.2.3 區(qū)間集 128
6.2.4 隨機集 129
6.2.5 正交對 130
6.3 模糊集中出現(xiàn)的三支 131
6.3.1 模糊集 131
6.3.2 區(qū)間值模糊集 132
6.3.3 二型模糊集 133
6.3.4 直覺模糊集與區(qū)間值直覺模糊集 135
6.3.5 正交模糊集 138
6.3.6 猶豫集與區(qū)間值猶豫集 139
6.3.7 對偶猶豫模糊集 142
6.3.8 雙極模糊集 142
6.3.9 圖形模糊集 144
6.3.10 L-模糊集 145
6.4 三值集中出現(xiàn)的三支 146
6.4.1 三值集 146
6.4.2 陰影集 147
6.5 其他理論中出現(xiàn)的三支 147
6.5.1 形式概念分析 147
6.5.2 集對分析 150
6.5.3 軟集 150
6.5.4 云模型 152
6.5.5 可拓集 153
6.6 本章小結 153
參考文獻 154
第7章 面向不完備混合數(shù)據(jù)的動態(tài)三支決策方法 158
7.1 引言 158
7.2 相關知識 160
7.2.1 基于特征關系的粗糙集模型 160
7.2.2 鄰域粗糙集模型 161
7.2.3 決策粗糙集模型 162
7.3 不完備混合信息系統(tǒng)下的三支鄰域決策模型 163
7.4 基于矩陣的三支決策區(qū)域計算方法 165
7.5 屬性集變化時基于矩陣的三支決策區(qū)域增量更新方法 169
7.5.1 屬性集增加的情形 169
7.5.2 屬性集刪除的情形 172
7.6 本章小結 174
參考文獻 174
第8章 基于模糊鄰域覆蓋的三支分類 178
8.1 引言 178
8.2 三支決策相關理論 179
8.2.1 鄰域覆蓋模型 179
8.2.2 三分方法論 180
8.3 基于模糊鄰域覆蓋的三支分類整體框架 181
8.4 基于模糊鄰域覆蓋的三支分類模型 182
8.4.1 鄰域覆蓋的構建 182
8.4.2 鄰域覆蓋的模糊擴展 183
8.4.3 基于模糊鄰域覆蓋的三支分類 186
8.5 實驗結果 188
8.5.1 不確定分類的評估 190
8.5.2 綜合評估 194
8.6 本章小結 195
參考文獻 195
第9章 基于低秩表示的多視圖主動三支聚類算法 199
9.1 引言 199
9.2 三支聚類 201
9.3 基于低秩表示的多視圖主動三支聚類 202
9.3.1 基于低秩表示的多視圖數(shù)據(jù)融合算法 204
9.3.2 主動三支聚類算法 209
9.4 實驗分析 214
9.4.1 評價指標與數(shù)據(jù)集 214
9.4.2 對比實驗 215
9.5 本章小結 219
參考文獻 220
第10章 基于完備/不完備背景的三支概念分析基礎 222
10.1 引言 222
10.2 完備背景上基于正交對的三支概念分析 224
10.2.1 基本概念 224
10.2.2 三支概念格 227
10.2.3 OE概念格與經(jīng)典概念格的關系 229
10.3 不完備背景上基于區(qū)間集的三支概念分析 230
10.3.1 基本概念 230
10.3.2 部分已知概念 233
10.3.3 部分已知概念與完備化背景上形式概念之間的關系 236
10.4 本章小結 240
參考文獻 241
第11章 基于三支決策理論的沖突分析研究 245
11.1 引言 245
11.2 基本知識 245
11.2.1 Pawlak沖突分析模型 246
11.2.2 決策粗糙集理論 248
11.2.3 通過兩個實例闡述研究動機 250
11.3 基于決策粗糙集理論的沖突分析 252
11.4 動態(tài)信息系統(tǒng)沖突分析 255
11.4.1 局中人增加時的沖突分析模型 256
11.4.2 局中人減少時的沖突分析模型 258
11.5 數(shù)據(jù)實驗 261
11.5.1 算法11.1～算法11.3的穩(wěn)定性 262
11.5.2 比較當局中人增加時的算法運行時間 268
11.5.3 比較當局中人減少時的算法運行時間 269
11.6 本章小結 269
參考文獻 270