決策粗糙集理論及其研究進展

序
前言
第1章 決策粗糙集理論方法研究綜述
　1.1 引言
　1.2 決策粗糙集理論
　　1.2.1 Pawlak代數(shù)粗糙集模型
　　1.2.2 基于最小風險的Bayes決策
　　1.2.3 決策粗糙集模型
　1.3 基于決策粗糙集的三枝決策語義
　1.4 決策粗糙集的約簡理論
　1.5 決策粗糙集模型的應用研究
　1.6 本章小結
　參考文獻
第2章 三枝決策粗糙集
　2.1 三枝決策粗糙集基本模型
　2.2 三枝決策粗糙集的主要思想
　2.3 三枝決策粗糙集的優(yōu)勢
　2.4 三枝決策粗糙集的應用
　2.5 多分類三枝決策粗糙集
　2.6 基于判別分析的三枝決策方法及其應用
　2.7 本章小結
　參考文獻
第3章 基于決策風險最小化的屬性約簡
　3.1 引言
　3.2 決策粗糙集下的泛化屬性約簡定義
　　3.2.1 決策粗糙集基本概念
　　3.2.2 Yao和Zhao的泛化屬性約簡
　　3.2.3 基于正區(qū)域不變的屬性約簡的困難
　3.3 決策風險最小化的屬性約簡及性質
　　3.3.1 決策風險最優(yōu)化問題
　　3.3.2 決策風險最小化屬性約簡
　　3.3.3 風險最小化帶來的決策區(qū)域改變
　　3.3.4 決策風險與屬性之間的非單調性質
　　3.3.5 決策風險值的上下界
　3.4 關于基于決策風險最小化屬性約簡的一些討論
　　3.4.1 決策風險最優(yōu)化的泛化問題
　　3.4.2 求屬性約簡的算法
　3.5 本章小結
　參考文獻
第4章 決策粗糙集的正域約簡
　4.1 引言
　4.2 正域單調性分析
　　4.2.1 Pawlak粗糙集的正域單調性
　　4.2.2 決策粗糙集的正域非單調性
　4.3 決策粗糙集正域約簡定義與算法
　4.4 實驗分析
　4.5 本章小結
　參考文獻
第5章 基于決策粗糙集的自動聚類方法
　5.1 引言
　5.2 面向知識的聚類方法
　　5.2.1 初始等價關系
　　5.2.2 面向知識聚類算法
　　5.2.3 自動獲取初始閾值
　　5.2.4 類間不可區(qū)分度的定義
　5.3 基于決策粗糙集的聚類
　　5.3.1 決策粗糙集
　　5.3.2 聚類模式的更改
　　5.3.3 聚類模式代價評估
　5.4 自動面向知識的聚類算法
　　5.4.1 聚類思想
　　5.4.2 實驗結果及分析
　5.5 Web搜索結果聚類
　5.6 本章小結
　參考文獻
第6章 基于決策粗糙集模型的文本分類研究
第7章 多用戶決策粗糙集模型
第8章 決策粗糙集研究探討
附錄