优势关系粗糙集：不确定性决策的理论与方法 pdf下载

优势关系粗糙集以优势关系代替经典粗糙集的不可分辨关系，更好地满足了描述实际问题中某些属性具有偏序关系和连续属性的需要。优势关系粗糙集既可以有效处理等价关系，又可以处理具有偏序关系的决策信息系统，现已成为处理不确定信息的重要理论模型，受到越来越多学者的关注。《优势关系粗糙集：不确定性决策的理论与方法》集结了作者近年来在该领域的研究成果，针对优势关系粗糙集对不精确、不一致、不完备等不确定性信息处理的核心问题，从变精度模型、不一致信息系统的一致性转化、数据驱动的自主式决策、置信优势关系模型及近似集的动态更新、属性约简等方面对优势关系粗糙集的不确定性信息处理理论展开研究，并给出优势关系粗糙集在电信客户价值评价和水质评价中的应用案例。

目录
第1章 绪论 1
1.1 不确定性信息概述 1
1.1.1 不确定性信息的来源 2
1.1.2 不确定性信息的分类 3
1.1.3 不确定性信息的表现形式 3
1.2 不确定性决策理论概述 4
1.3 粗糙集理论概述 13
1.3.1 粗糙集的理论背景 13
1.3.2 粗糙集的基本概念 14
1.3.3 粗糙集的扩展模型 17
1.4 优势关系粗糙集的发展 19
1.4.1 优势关系粗糙集的产生背景 19
1.4.2 优势关系粗糙集与不确定性信息处理 20
1.5 本书的主要结构 21
参考文献 21
第2章 优势关系粗糙集基础 27
2.1 优势关系粗糙集的基本概念 27
2.2 优势关系粗糙集的决策规则与获取 30
2.2.1 优势关系粗糙集的决策规则形式 30
2.2.2 优势关系粗糙集的决策规则获取算法 32
2.3 基于优势关系粗糙集的决策方法 36
2.4 本章小结 37
参考文献 37
第3章 变精度优势关系粗糙集模型 39
3.1 引言 39
3.2 变精度粗糙集 40
3.3 变精度优势关系粗糙集 41
3.3.1 变精度优势关系粗糙集的概念 41
3.3.2 基于包含度的优势关系粗糙集模型 43
3.3.3 基于支持度的优势关系粗糙集模型 45
3.4 基于包含度和支持度的变精度优势关系粗糙集模型 46
3.4.1 对VC-DRSA和VP-DRSA模型的分析 46
3.4.2 基于包含度和支持度的变精度模型 47
3.4.3 实例分析 50
3.5 仿真实验 53
3.5.1 实验数据集选择 53
3.5.2 实验过程 53
3.5.3 实验结果与分析 54
3.6 本章小结 57
参考文献 57
第4章 优势关系决策信息系统的不一致性消解 59
4.1 引言 59
4.2 对象整体一致性度量 60
4.3 不一致优势关系决策信息系统的不一致性消解算法 62
4.3.1 算法描述 62
4.3.2 算法复杂度分析 64
4.4 实例分析 65
4.5 仿真实验 68
4.5.1 实验数据集选择 68
4.5.2 实验过程 68
4.5.3 实验结果与分析 70
4.6 本章小结 73
参考文献 74
第5章 优势关系粗糙集的自主式决策 75
5.1 引言 75
5.2 数据驱动的自主式决策 76
5.3 变精度优势关系粗糙集分类性能分析 79
5.4 优势关系决策表与决策类集的一致性度量 81
5.5 优势关系粗糙集的自主式学习算法 85
5.6 仿真实验 86
5.6.1 实验数据集选择 86
5.6.2 实验过程 86
5.6.3 实验结果与分析 88
5.7 本章小结 91
参考文献 91
第6章 置信优势关系粗糙集模型 93
6.1 引言 93
6.2 不完备决策系统中的拓展优势关系粗糙集 94
6.3 置信优势关系粗糙集 96
6.3.1 置信优势关系 96
6.3.2 基于置信优势关系的粗糙近似 96
6.4 几种拓展优势关系粗糙近似的对比 98
6.4.1 几种拓展优势关系的对比 98
6.4.2 几种基于拓展优势关系的粗糙近似的对比 100
6.4.3 几种拓展优势关系的近似分类性能对比 100
6.5 实例分析 101
6.6 本章小结 104
参考文献 104
第7章 置信优势关系粗糙集的近似集动态计算 106
7.1 引言 106
7.2 置信优势关系粗糙集的广义决策 107
7.3 属性集变化时的置信优势关系粗糙集近似集计算方法 108
7.3.1 增加属性集时的近似集计算方法 108
7.3.2 删除属性集时的近似集计算方法 110
7.3.3 实例分析 111
7.4 对象集变化时的置信优势关系粗糙集近似集计算方法 113
7.4.1 增加一个对象时的近似集计算方法 113
7.4.2 删除一个对象时的近似集计算方法 116
7.4.3 对象子集合并时的近似集计算方法 119
7.4.4 实例分析 121
7.5 仿真实验 126
7.5.1 属性集变化时的近似集动态计算方法实验对比 127
7.5.2 对象集变化时的近似集动态计算方法实验对比 130
7.6 本章小结 134
参考文献 134
第8章 容错偏好分级决策模型 136
8.1 引言 136
8.2 简单容错偏好分级决策模型 137
8.2.1 简单向上容错偏好分级决策 138
8.2.2 简单向下容错偏好分级决策 138
8.2.3 简单两侧容错偏好分级决策 139
8.3 动态容错偏好分级决策模型 140
8.3.1 动态向上容错偏好分级决策 140
8.3.2 动态向下容错偏好分级决策 142
8.3.3 动态两侧容错偏好分级决策 142
8.4 实例分析 143
8.5 对比实验 145
8.5.1 评价指标 145
8.5.2 实验结果 145
8.6 本章小结 147
参考文献 147
第9章 优势关系决策系统中的属性约简方法 149
9.1 完备优势关系决策系统的属性约简方法 149
9.1.1 优势关系粗糙集及属性约简 150
9.1.2 基于不协调优势关系的属性约简 151
9.2 不完备优势关系决策系统的属性约简方法 156
9.2.1 基于不协调置信优势关系的约简方法 156
9.2.2 基于分类精度的启发式属性约简方法 161
9.2.3 实验及结果分析 162
9.3 本章小结 164
参考文献 164
第10章 优势关系粗糙集的应用 166
10.1 基于优势关系粗糙集的电信客户价值评价 166
10.1.1 电信客户价值评价的特征提取 166
10.1.2 电信客户价值评价流程 168
10.1.3 电信客户价值评价算法 169
10.1.4 仿真实验 170
10.2 基于置信优势关系粗糙集的水质评价 174
10.2.1 数据预处理 177
10.2.2 水质分级决策 179
10.2.3 富营养化分级决策 181
10.2.4 监测指标的重要性 182
10.2.5 动态更新的应用 183
10.3 本章小结 183
参考文献 184
附录1 优势关系粗糙集实验系统jMAF介绍 185
F1.1 jMAF简介 185
F1.2 数据和数据文件 185
F1.3 jMAF数据分析 187
附录2 本书其他文献 193