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內容簡介

概念格是根據數據集中對象與屬性之間的二元關係建立的一種概念層次結構，是進行數據分析和知識處理的有效工具. 經過三十多年的發展，概念格已經從經典概念格拓展齣瞭模糊概念格、加權概念格、約束概念格、量化概念格、區間值概念格、粗糙概念格等，本書在詳細分析概念格的*新研究進展的同時，提齣瞭一種新的概念格結構——區間概念格，詳細討論瞭區間概念格的結構與性質、構造算法、維護原理、壓縮方法、動態閤並、參數優化、規則提取及其在多個領域的應用方法.本書可供信息科學技術、計算機科學與技術、智能科學與技術、自動化、控製科學與工程、管理科學與工程和應用數學等專業的教師、研究生、高年級本科生使用，也可供科研人員、工程技術人員參考.

目錄

前言

第1章 緒論
1.1 研究背景及目的意義
1.1.1 研究意義
1.1.2 國內外研究現狀分析
1.2 經典概念格
1.2.1 概念格的基本概念
1.2.2 概念格的結構特徵
1.3 擴展概念格
1.3.1 加權概念格
1.3.2 隨機概念格
1.3.3 模糊概念格
1.3.4 粗糙概念格
1.3.5 區間值屬性概念格
1.3.6 P-概念格
1.3.7 幾種概念格的比較研究
1.4 關聯規則挖掘
1.4.1 經典關聯規則理論
1.4.2 基於概念格的關聯規則挖掘
1.5 本章小結

第2章 區間概念格的結構與性質
2.1 區間概念格的提齣
2.2 區間概念格的定義及其結構
2.2.1 區間概念格的定義
2.2.2 區間概念的度量
2.3 區間概念格的性質
2.4 決策區間概念格
2.4.1 基本概念
2.4.2 決策區間規則
2.5 本章小結

第3章 區間概念格的構造算法與實現
3.1 問題的提齣
3.2 概念格的構造算法
3.2.1 批處理構造算法
3.2.2 漸進式構造算法
3.2.3 粗糙概念格的分層建格算法
3.2.4 基於屬性鏈錶的概念格漸進式構造算法
3.3 基於屬性集閤冪集的區間概念抽取
3.3.1 屬性集閤冪集
3.3.2 區間概念抽取
3.3.3 基於屬性集閤冪集的區間概念抽取方法
3.4 基於屬性集閤冪集的建格算法
3.4.1 算法思想
3.4.2 算法設計
3.4.3 算法分析
3.5 實例驗證
3.6 本章小結

第4章 區間概念格的動態壓縮
4.1 問題的提齣
4.2 概念格的屬性約簡
4.2.1 基於可辨識屬性矩陣的屬性約簡
4.2.2 基於區分函數的屬性約簡
4.2.3 基於概念格同構下的屬性約簡
4.3 基於覆蓋的區間概念格動態壓縮
4.3.1 動態壓縮原理
4.3.2 動態壓縮算法模型
4.3.3 實例驗證
4.4 本章小結

第5章 區間概念格的動態維護
5.1 問題的提齣
5.2 概念格維護方法
5.2.1 基於屬性鏈錶的概念格的縱嚮維護算法
5.2.2 基於屬性鏈錶的概念格的橫嚮維護算法
5.3 區間概念格的動態維護原理
5.3.1 縱嚮維護原理
5.3.2 橫嚮維護原理
5.4 區間概念格的動態維護算法
5.4.1 算法設計
5.4.2 算法分析
5.4.3 實例驗證
5.5 本章小結

第6章 多區間概念格的動態閤並
6.1 問題的提齣
6.2 經典概念格的閤並
6.2.1 概念格閤並的基本概念和定理
6.2.2 經典概念格的閤並算法
6.3 區間概念格的縱嚮閤並
6.3.1 基本概念
6.3.2 縱嚮閤並的基本原理
6.3.3 算法設計
6.3.4 應用實例
6.4 區間概念格的橫嚮閤並
6.4.1 動態橫嚮閤並的基本原理
6.4.2 算法設計
6.4.3 應用實例
6.5 本章小結

第7章 區間概念格的帶參數規則挖掘
7.1 問題的提齣
7.2 概念格上關聯規則挖掘
7.2.1 基於概念格的關聯規則挖掘算法
7.2.2 從量化概念格中挖掘無冗餘關聯規則
7.2.3 模糊關聯規則的挖掘算法
7.3 區間概念格帶參規則挖掘
7.3.1 區間關聯規則及度量
7.3.2 帶參規則挖掘算法
7.3.3 實例驗證
7.4 區間關聯規則的動態並行挖掘算法
7.4.1 區間關聯規則縱嚮閤並原理
7.4.2 區間關聯規則動態縱嚮閤並算法
7.4.3 實例分析
7.5 本章小結

第8章 區間概念格的參數優化
8.1 問題的提齣
8.2 模糊概念格的參數選擇及優化
8.2.1 模糊概念格的?-模糊關聯規則
8.2.2 氬問�優�?
8.3 基於學習的區間概念格參數優化
8.3.1 基於參數變化的區間概念格結構更新
8.3.2 區間概念格的參數優化算法
8.3.3 模型分析
8.3.4 應用實例
8.4 基於遺傳算法的區間參數優化
8.4.1 優化思想
8.4.2 優化算法
8.4.3 算法分析
8.4.4 實例驗證
8.5 基於信息熵的區間參數優化方法
8.5.1 信息熵與信息量
8.5.2 基於信息熵的區間參數計算方法
8.5.3 模型驗證
8.6 本章小結

第9章 區間概念格的應用
9.1 引言
9.2 FAHP中基於概念格的加權群體決策
9.2.1 概念格在FAHP聚類分析中的應用
9.2.2 FAHP專傢權重係數的確定
9.2.3 應用舉例
9.2.4 結論
9.3 基於P-集閤的本體形式背景抽取
9.3.1 形式背景的動態抽取
9.3.2 概念相似度計算
9.3.3 實驗仿真
9.3.4 結論
9.4 基於模糊概念格的氣象雲圖識彆關係模型及應用
9.4.1 兩時刻雲團的屬性評估
9.4.2 模糊概念格的構造
9.4.3 雲團的相同判斷
9.4.4 實驗結果與分析
9.4.5 結論
9.5 基於區間概念格的三支決策空間模型
9.5.1 問題的提齣
9.5.2 基於區間概念的三支決策
9.5.3 區間三支決策空間的構建
9.5.4 基於區間三支決策空間的動態策略
9.5.5 應用實例
9.6 基於決策區間概念格的粗糙控製模型
9.6.1 問題的提齣
9.6.2 決策區間概念格的構建
9.6.3 決策區間規則挖掘算法
9.6.4 粗糙控製決策區間規則挖掘
9.6.5 應用實例
9.7 本章小結
參考文獻
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