《大數據信息系統中的不確定性度量和知識約簡》是2021年國防工業出版社出版的圖書。
基本介紹
- 書名：大數據信息系統中的不確定性度量和知識約簡
- 作者：滕書華,陳明生,龔蘇蘇 等
- 類別：工業技術
- 出版社：國防工業出版社
- 出版時間：2021年
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787118123593
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書以一般二元關係下的信息系統為研究對象，以粗糙集理論為工具，以知識獲取為目的，系統闡述了大數據信息系統中不確定性度量和知識約簡的理論與方法，總結了作者近幾年在該領域的研究成果。 本書可作為信息科學、管理科學、套用數學和自動控制等專業的高年級本科生的參考書及研究生的教材，同時對相關學科領域的研究人員和工程技術人員也有一定的使用和參考價值。
圖書目錄
第1章 緒論
1.1 粗糙集理論簡介
1.2 粗糙集理論的研究與發展
1.2.1 粗糙集理論的產生
1.2.2 粗糙集理論的發展
1.2.3 粗糙集理論研究熱點
1.3 粗糙集理論基礎知識
1.3.1 粗糙集的基本概念
1.3.2 粗糙集理論中的二元關係
1.3.3 不確定性度量
1.3.4 約簡
1.4 粗糙集理論研究的必要性
1.5 本書內容編排
第2章 基於區分能力的知識不確定性度量方法
2.1 信息系統中單屬性集的不確定性度量
2.3 信息系統中多屬性集的組合度量
2.3.1 同可區分度
2.3.2 相對可區分度
2.3.3 聯合可區分度
2.3.4 同可區分度、相對可區分度和聯合可區分度間的關係
2.4 基於區分能力的不確定性度量和現有不確定性度量之間的關係
第3章 一種統一的加權不確定性度量
3.1 基於一般二元關係的知識加權不確定性度量
3.1.1 基於一般二元關係的α粒度熵及其性質
3.1.2 基於一般二元關係的α熵及其性質
3.1.3 一般二元關係下不同知識間的不確定性度量
3.1.4 加權不確定性度量和現有不確定性度量間的關係
3.2 基於一般二元關係的粗糙集集成加權不確定性度量
3.2.1 現有不確定性度量的缺陷
3.2.2 粗糙集集成加權不確定性度量
第4章 基於區分能力觀點的屬性約簡算法
4.1 基於不可區分度的啟發式快速完備約簡算法
4.1.1 基於不可區分度的屬性重要性及其約簡
4.1.2 基於不可區分度的啟發式約簡算法
4.1.3 實驗分析
4.2 基於相對可區分度的屬性約簡算法
4.2.1 現有約簡算法的缺陷
4.2.2 基於相對可區分度的屬性重要性及其約簡
4.2.3 基於代數觀點、信息觀點和區分能力觀點約簡定義間的關係
4.2.4 實驗分析
第5章 基於區分能力觀點的不協調決策表約簡算法
5.1 不協調信患系統的基本知識
5.2 不協調決策表約簡算法之間的關係
5.3 商效的不協調決策表約簡算法
5.3.1 簡化協調決策表
5.3.2 不協調決策表的約簡
5.3.3 一種高效的不協調決策表約簡算法
5.4 實驗分析
5.4.1 實例
5.4.2 對UCI數據的處理
第6章 基於一般二元關係的近似屬性約簡算法
6.1 一般二元關係下基於區分能力觀點的近似屬性約簡算法
6.1.1 基於區分能力的近似屬性約簡算法
6.1.2 近似約簡算法的實例分析
6.1.3 近似約簡算法在SIFT特徵匹配算法中的套用
6.2 一般二元關係下基於加權理精度的加權近似屬性約簡算法
6.2.1 基於加權α精度的加權近似屬性約簡算法
6.2.2 基於加權α精度的近似約簡算法實例分析
6.3 兩種近似參數β和ε對屬性約簡和分類精度的影響
基於加權α精度的多約簡組合分類算法
.1 基於加權α精度的多約簡組合分類算法
.2 實驗分析
.3 算法CRCAWαA在紅外與雷射融合目標識別中的套用
第7章 基於鄰域組合測度的屬性約簡算法
7.1 鄰域粗糙集基本概念
7.2 基於鄰域組合測度的屬性約簡算法
7.2.1 基於鄰域組合測度的不確定性度量
7.2.2 基於鄰域組合測度的屬性約簡算法
7.3 實驗分析
7.4 在三維點雲目標識別中的套用
參考文獻
