三支决策是一种基于人类认知过程的决策方法。本书以决策粗糙集为研究背景，利用粗糙集理论中的正域、边界域和负域，提出了一种三支决策理论：从正域里获取的正规则用来接受某事物，从负域里获取的负规则用来拒绝某事物，落在边界域上的规则表示延迟决策。这种将论域分为三部分的决策方式，很好地描述了人类在解决实际决策问题时的思维模式，为粗糙集方法应用于数据驱动的决策分类问题提供了可靠的理论依据。粒计算是近年来新兴的一个研究领域，是信息处理的一种新的概念和计算范式，主要用于描述和处理不确定的、模糊的、不完整的和海量的信息，以及提供一种基于粒和粒间关系的问题求解方法。本书主要介绍三支决策与粒计算的理论、模型和方法，以及其在工程、管理等领域中的应用成果，并力图展现国内外三支决策与粒计算的最新研究成果。 本书可供计算机、自动化等相关专业的研究人员、教师、研究生、高年级本科生和工程技术人员参考。
样章试读
目录
- 丛书序
序
前言
第1章 三支决策研究的若干问题
1.1 引言
1.2 三支决策研究现状与前景
1.3 三支决策的基本思想
1.4 三支决策的两种模式
1.5 三支决策研究的主要问题
1.6 三支决策的两个例子
1.7 决策问题分类
1.8 二支决策和三支决策的关系
1.9 两状态三支决策问题
1.10 多状态三支决策
1.11 三支决策的几何描述
1.12 本章小结
参考文献
第2章 不确定性三支决策理论
2.1 引言
2.2 三支决策的基本概念
2.3 基于统计分布的三支决策模型
2.4 基于区间集的三支决策模型
2.5 基于模糊集的三支决策模型
2.6 本章小结
致谢
参考文献
第3章 代价敏感序贯三支决策
3.1 引言
3.2 决策与三支决策
3.3 三支决策理论简介
3.4 三支序贯决策过程
3.5 代价敏感序贯决策模型
3.6 代价敏感序贯决策中的两种代价
3.7 代价敏感序贯决策算法
3.8 实验分析
3.9 本章小结
致谢
参考文献
第4章 代价敏感学习的粗糙决策方法
4.1 引言
4.2 代价敏感学习数据模型
4.3 相关计算模型
4.4 代价敏感的数据挖掘问题
4.5 代价敏感学习的各类算法
4.6 本章小结
致谢
参考文献
第5章 多粒度决策粗糙集
5.1 引言
5.2 基本概念
5.3 多粒度决策粗糙集(MG-DTRS)
5.4 多粒度决策粗糙集和其他多粒度粗糙集的关系
5.5 本章小结
致谢
参考文献
第6章 知识粒化中的三支区域变迁不确定性
6.1 引言
6.2 知识粒化探讨
6.3 三支区域变迁不确定性分析
6.4 本章小结
致谢
参考文献
第7章 商空间粒化模型的三支决策方法
7.1 引言
7.2 商空间理论与三支决策方法
7.3 负域与非负域解空间的决策
7.4 正域与非正域解空间的决策
7.5 正域解空间的合成
7.6 本章小结
参考文献
第8章 基于区间集的三支决策粗糙集
8.1 引言
8.2 区间集及其代数结构
8.3 区间集与相近概念的关系
8.4 区间集的粗糙集
8.5 基于关系区间集的R粗糙集
8.6 Fuzzy区间集的广义Fuzzy R粗糙集
8.7 本章小结
致谢
参考文献
第9章 基于三支决策的模糊集近似
9.1 引言
9.2 三支决策的基本概念
9.3 模糊集近似及其解释
9.4 模糊集近似的三支决策方法
9.5 实例
9.6 本章小结
致谢
参考文献
第10章 不完备粗糙粒计算方法
10.1 不完备信息系统
10.2 不完备序值信息系统
10.3 本章小节
致谢
参考文献
第11章 基于三支决策的重叠聚类方法
11.1 引言
11.2 相关基础理论
11.3 基于三支决策的聚类描述
11.4 基于三支决策的聚类方法
11.5 实验结果
11.6 本章小结
参考文献
第12章 基于主题模型和三支决策的视频异常行为检测
12.1 引言
12.2 背景知识
12.3 基于主题模型和三支决策的视频异常行为检测方法
12.4 实验与分析
12.5 本章小结
参考文献
第13章 属性评价的三支决策方法
13.1 引言
13.2 三支决策的主要思想与方法
13.3 决策表中属性评价的常用方法
13.4 基于三支决策的属性评价方法
13.5 研究三支决策的一些体会
13.6 本章小结
致谢
参考文献
第14章 基于logistic回归的多分类三支决策方法
14.1 引言
14.2 预备知识
14.3 一种基于多项logistic回归和决策粗糙集的多分类三支决策
14.4 实例
14.5 本章小结
致谢
参考文献
第15章 区间集的粒结构表示
15.1 引言
15.2 区间集
15.3 基于序的区间集粒结构
15.4 基于集合论的区间集粒结构
15.5 本章小结
致谢
参考文献
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