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大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)中的不確定性度量和知識(shí)約簡(jiǎn)

大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)中的不確定性度量和知識(shí)約簡(jiǎn)

定 價(jià):¥46.00

作 者: 滕書(shū)華,陳明生,龔蘇蘇,馬燕新,粘永健 著
出版社: 國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787118123593 出版時(shí)間: 2021-11-01 包裝:
開(kāi)本: 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書(shū)以一般二元關(guān)系下的信息系統(tǒng)為研究對(duì)象,以粗糙集理論為工具,以知識(shí)獲取為目的,系統(tǒng)闡述了大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)中不確定性度量和知識(shí)約簡(jiǎn)的理論與方法,總結(jié)了作者近幾年在該領(lǐng)域的研究成果。本書(shū)可作為信息科學(xué)、管理科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和自動(dòng)控制等專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生的參考書(shū)及研究生的教材,同時(shí)對(duì)相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的研究人員和工程技術(shù)人員也有一定的使用和參考價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)中的不確定性度量和知識(shí)約簡(jiǎn)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章 緒論
1.1 粗糙集理論簡(jiǎn)介
1.2 粗糙集理論的研究與發(fā)展
1.2.1 粗糙集理論的產(chǎn)生
1.2.2 粗糙集理論的發(fā)展
1.2.3 粗糙集理論研究熱點(diǎn)
1.3 粗糙集理論基礎(chǔ)知識(shí)
1.3.1 粗糙集的基本概念
1.3.2 粗糙集理論中的二元關(guān)系
1.3.3 不確定性度量
1.3.4 約簡(jiǎn)
1.4 粗糙集理論研究的必要性
1.5 本書(shū)內(nèi)容編排
第2章 基于區(qū)分能力的知識(shí)不確定性度量方法
2.1 信息系統(tǒng)中單屬性集的不確定性度量
2.3 信息系統(tǒng)中多屬性集的組合度量
2.3.1 同可區(qū)分度
2.3.2 相對(duì)可區(qū)分度
2.3.3 聯(lián)合可區(qū)分度
2.3.4 同可區(qū)分度、相對(duì)可區(qū)分度和聯(lián)合可區(qū)分度間的關(guān)系
2.4 基于區(qū)分能力的不確定性度量和現(xiàn)有不確定性度量之間的關(guān)系
第3章 一種統(tǒng)一的加權(quán)不確定性度量
3.1 基于一般二元關(guān)系的知識(shí)加權(quán)不確定性度量
3.1.1 基于一般二元關(guān)系的α粒度熵及其性質(zhì)
3.1.2 基于一般二元關(guān)系的α熵及其性質(zhì)
3.1.3 一般二元關(guān)系下不同知識(shí)間的不確定性度量
3.1.4 加權(quán)不確定性度量和現(xiàn)有不確定性度量間的關(guān)系
3.2 基于一般二元關(guān)系的粗糙集集成加權(quán)不確定性度量
3.2.1 現(xiàn)有不確定性度量的缺陷
3.2.2 粗糙集集成加權(quán)不確定性度量
第4章 基于區(qū)分能力觀(guān)點(diǎn)的屬性約簡(jiǎn)算法
4.1 基于不可區(qū)分度的啟發(fā)式快速完備約簡(jiǎn)算法
4.1.1 基于不可區(qū)分度的屬性重要性及其約簡(jiǎn)
4.1.2 基于不可區(qū)分度的啟發(fā)式約簡(jiǎn)算法
4.1.3 實(shí)驗(yàn)分析
4.2 基于相對(duì)可區(qū)分度的屬性約簡(jiǎn)算法
4.2.1 現(xiàn)有約簡(jiǎn)算法的缺陷
4.2.2 基于相對(duì)可區(qū)分度的屬性重要性及其約簡(jiǎn)
4.2.3 基于代數(shù)觀(guān)點(diǎn)、信息觀(guān)點(diǎn)和區(qū)分能力觀(guān)點(diǎn)約簡(jiǎn)定義間的關(guān)系
4.2.4 實(shí)驗(yàn)分析
第5章 基于區(qū)分能力觀(guān)點(diǎn)的不協(xié)調(diào)決策表約簡(jiǎn)算法
5.1 不協(xié)調(diào)信患系統(tǒng)的基本知識(shí)
5.2 不協(xié)調(diào)決策表約簡(jiǎn)算法之間的關(guān)系
5.3 商效的不協(xié)調(diào)決策表約簡(jiǎn)算法
5.3.1 簡(jiǎn)化協(xié)調(diào)決策表
5.3.2 不協(xié)調(diào)決策表的約簡(jiǎn)
5.3.3 一種高效的不協(xié)調(diào)決策表約簡(jiǎn)算法
5.4 實(shí)驗(yàn)分析
5.4.1 實(shí)例
5.4.2 對(duì)UCI數(shù)據(jù)的處理
第6章 基于一般二元關(guān)系的近似屬性約簡(jiǎn)算法
6.1 一般二元關(guān)系下基于區(qū)分能力觀(guān)點(diǎn)的近似屬性約簡(jiǎn)算法
6.1.1 基于區(qū)分能力的近似屬性約簡(jiǎn)算法
6.1.2 近似約簡(jiǎn)算法的實(shí)例分析
6.1.3 近似約簡(jiǎn)算法在SIFT特征匹配算法中的應(yīng)用
6.2 一般二元關(guān)系下基于加權(quán)理精度的加權(quán)近似屬性約簡(jiǎn)算法
6.2.1 基于加權(quán)α精度的加權(quán)近似屬性約簡(jiǎn)算法
6.2.2 基于加權(quán)α精度的近似約簡(jiǎn)算法實(shí)例分析
6.3 兩種近似參數(shù)β和ε對(duì)屬性約簡(jiǎn)和分類(lèi)精度的影響
基于加權(quán)α精度的多約簡(jiǎn)組合分類(lèi)算法
.1 基于加權(quán)α精度的多約簡(jiǎn)組合分類(lèi)算法
.2 實(shí)驗(yàn)分析
.3 算法CRCAWαA在紅外與激光融合目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用
第7章 基于鄰域組合測(cè)度的屬性約簡(jiǎn)算法
7.1 鄰域粗糙集基本概念
7.2 基于鄰域組合測(cè)度的屬性約簡(jiǎn)算法
7.2.1 基于鄰域組合測(cè)度的不確定性度量
7.2.2 基于鄰域組合測(cè)度的屬性約簡(jiǎn)算法
7.3 實(shí)驗(yàn)分析
7.4 在三維點(diǎn)云目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)

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