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第一章 引言
1.1 粗糙集理论
1.2 变精度粗糙集模型与程度粗糙集模型
1.3 绝对量化信息起主导作用的实例及其分析
1.4 精度与程度的复合、两类模型的结合
1.5 粗糙集区域
第二章 基本知识
2.1 经典粗糙集模型
2.2 变精度粗糙集模型
2.3 程度粗糙集模型
2.4 变精度近似与程度近似的转化
第三章 基于精度与程度“逻辑或”的粗糙集模型及其算法
3.1 模型建立与粗糙集区域研究
3.2 计算算法与算法分析
3.3 医疗实例及其分析
3.4 性质
3.5 属性近似依赖性与属性近似约简
第四章 基于精度与程度“逻辑与”的粗糙集模型及其算法
4.1 模型与算法
4.2 实例分析
4.3 性质
第五章 基于精度与程度“逻辑差”的粗糙集模型及其算法
5.1 模型建立与粗糙集区域研究
5.2 计算算法与算法分析
5.3 实例分析
5.4 近似算子性质与属性近似依赖性
第六章 基于程度与精度“逻辑差”的粗糙集模型及其算法
6.1 模型与算法
6.2 实例分析
6.3 性质
第七章 基于精度与程度“逻辑与”和“逻辑或”的粗糙集模型及其算法
7.1 建模思想与模型建立
7.2 完全扩张性与良性扩张性
7.3 粗糙集区域研究
7.4 计算算法与算法分析
7.4.1 宏观算法与微观算法
7.4.2 β∈(0,0.5)时(U,R-β∧k,R-β∨k)模型的算法分析
7.4.3 程度粗糙集模型的算法分析
7.4.4 变精度粗糙集模型的算法分析
7.4.5 经典粗糙集模型的算法分析
7.5 实例分析
7.6 近似算子性质
7.6.1 (U,R-β∧k,R-β∨k)模型近似算子性质
7.6.2 程度近似算子性质
7.6.3 变精度近似算子性质
7.6.4 经典近似算子性质
第八章 结论
参考文献
攻读博士学位期间所取得的科研成果
致谢