F-粗糙集：理論、方法與應用

　　本書系統(tǒng)介紹在信息系統(tǒng)簇或決策系統(tǒng)簇的F-粗糙集模型。本書定義了F-粗糙集上下近似、邊界區(qū)域，在F-粗糙集中提出了F-屬性依賴度和屬性重要度矩陣，根據(jù)F-屬性依賴度和屬性重要度矩陣分別提出了屬性約簡算法，通過比對實驗在UCI數(shù)據(jù)集、真實數(shù)據(jù)集和MATLAB生成數(shù)據(jù)集上完成， 實驗結(jié)果顯示， 與相關算法比較， F-鄰域粗糙集可以獲得更好的分類準確率. 為粗糙集在大數(shù)據(jù)方面的應用增加了一種新方法。本書內(nèi)容包括并行約簡的正區(qū)域、屬性核和基于互信息的方法， 研究不完備序信息系統(tǒng)、領域決策系統(tǒng)和異構(gòu)信息系統(tǒng)的屬性約簡及概念漂移等問題，提出模糊決策系統(tǒng)的F-模糊粗糙集理論。

　　徐小玉，現(xiàn)就職于浙江萬里學院文獻與信息中心，擁有信息系統(tǒng)項目管理師（高級）證書，多次負責校內(nèi)信息化建設項目，參與寧波市《“爭先進位數(shù)智督考”場景應用改革實施方案》制定。