粗糙集入門及應用(附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 粗糙集
• 知識發現
• 數據挖掘
• 人工智能
• 模式識彆
• 信息係統
• 決策分析
• 機器學習
• 數據分析
• 理論與應用

　　本書的特點為理論部份的明確及利用Matlab語言以配閤國際化走嚮的需求。第一章為粗糙集理論的基本概念，內容為基本概念集相關軟性數學的說明。第二章則為粗糙集理論的數學觀念，有不可分辨關係、下近似集、上近似集、邊界集、正域、近似精確度、粗糙度、歸屬函數、屬性約簡與核的介紹。第三章對區間數與區間運算做一完整的介紹，主要的目的為連結類比與數位的數學。第四章則將第二章中的理論部分加以完整的解析。第五章為應用實例及自行研發之分類、不可分辨關係、依賴度、約簡及核的Matlab 工具箱，以供讀者能做一實地的練習及驗證結果之用。

作者簡介/B>

溫坤禮
颱灣花蓮人

現任：建國科技大學電機工程係(灰色係統分析研究室)
學曆：中央大學機械工程研究所係統組博士

永井正武
日本東京人

現任：嶺東科技大學擔任客座教授
學曆：日本帝京大學大學院理工學研究科綜閤理工學專攻教授，工學博士

張廷政
颱灣颱中人

現任：嶺東科技大學商務科技管理係
學曆：美國德州大學阿靈頓校區機械工程研究所博士

溫惠築
颱灣花蓮人
學曆：目前就讀於颱灣國立海洋大學資訊工程學係

第１章　粗糙集的基本概念 　　
1.1　前言 　　
1.2　粗糙集的産生 　　
1.3　粗糙集的基本假設─知識 　　
1.4　粗糙集的特性 　　
1.5　粗糙集、模糊集、實證理論與灰色理論的異同性 　　
1.6　粗糙集的研究內容 　　
1.7　粗糙集的未來發展

第２章　粗糙集的基本數學概念 　　
2.1　集閤的基本性質 　　　　
2.1.1　集閤的包含性質 　　　　
2.1.2　交集的性質 　　　　
2.1.3　聯集的性質 　　　　
2.1.4　差集的性質 　　　　
2.1.5　補集的性質 　　　　
2.1.6　集閤的基本演算 　　　
（交集、聯集、補集與迪摩根（Demorgan）定理） 　　
2.2　集閤關係 　　　　
2.2.1　有序對 　　　　
2.2.2　有序對的關係 　　　　
2.2.3　關係的性質 　　　　
2.2.4　等價關係 　　　　
2.2.5　關係矩陣 　　　　
2.2.5　等價關關係的近似空間與不可分辨 　　　　
2.2.6　基本知識與知識庫的關係 　　
2.3　粗糙集的範疇和不確定性 　　　　
2.3.1　上近似集和下近似集 　　　　
2.3.2　邊界和正域，負域 　　　　
2.3.3　近似精確度與粗糙度 　　　　
2.3.4　粗糙集歸屬函數（rough membership function） 　　　　
2.3.5　近似集的性質 　　　　
2.3.6　粗糙集的相同關係和粗糙關係 　　　　
2.3.7　粗糙函數

第３章　區間數與區間運算 　　
3.1　區間數 　　
3.2　區間的運算 　　
3.3　區間的距離 　　
3.4　多級區間數 　　　　
3.4.1　二級區間數 　　　　
3.4.2　級區間數 　　　　
3.4.3　無限級區間數 　　　　
3.4.4　具有極大值的模糊數 　　
3.5　α-cut及分解定理 　　　　
3.5.1　界限（level）集閤與分解定理 　　　　
3.5.2　擴張原理

第４章　粗糙集的數學模型 　　
4.1　知識資訊係統與決策錶 　　　　
4.1.1　知識資訊係統 　　　　
4.1.2　決策錶 　　
4.2　離散化方法 　　　　
4.2.1　等間距離散化（equal interval width） 　　　　
4.2.2　等頻率離散化 　　　　
4.2.3　-means分群法 　　
4.3　知識約簡和數據的依賴性 　　　　
4.3.1　可省略性（dispensable）與獨立性（independent） 　　　　
4.3.2　屬性的依賴度（Dependents） 　　　　
4.3.3　粗糙集的約簡（reduct）和核（core） 　　　　
4.3.4　屬性的重要性（Significant） 　　
4.4　知識資訊係統與決策錶的公式化 　　　　
4.4.1　知識資訊係統的公式化 　　　　
4.4.2　決策錶的公式化

第５章　粗糙集的應用實例及Matlab程式 　　
5.1　粗糙集的應用實例 　　
5.2　Matlab 應用程式 　　　　
5.2.1　工具箱的特性及需求 　　　　
5.2.2　工具箱的內容 　　　　
5.2.3　關於屬性的分類 　　　　
5.2.4　不可分辨關係 　　　　
5.2.5　依賴度 　　　　
5.2.6　分群類彆 　　　　
5.2.7　核：對任意非空集閤C,D?A，求C的D核

评分☆☆☆☆☆

對於我這種喜歡鑽研算法原理的開發者來說，一本能夠深入淺齣解釋核心概念的書籍，是極其寶貴的。這本書在這一點上做得非常齣色。它不僅僅是羅列公式，而是通過構建一個由淺入深的學習路徑，讓我能夠逐步理解粗糙集背後的數學思想和邏輯。書中關於“信息係統”、“原子命題”的定義，清晰明瞭，為後續內容的展開打下瞭堅實的基礎。我非常欣賞作者在講解“約簡”過程時的細緻和耐心，它詳細闡述瞭不同類型的約簡方法，並對比瞭它們的優缺點，這對於我選擇閤適的算法來解決實際問題提供瞭重要的參考。更讓我驚喜的是，本書不僅僅停留在理論層麵，還花瞭相當大的篇幅介紹粗糙集在不同領域的實際應用，從數據預處理到模式識彆，再到決策支持，都給齣瞭具體的案例分析。附帶的光盤更是錦上添花，裏麵的代碼示例豐富且具有代錶性，我迫不及待地想把學到的知識應用到我正在開發的項目中去。

评分☆☆☆☆☆

我是一位長期在教育領域工作的老師，一直以來，如何更科學、更有效地評估學生的學習情況，以及如何為不同能力的學生製定個性化的教學方案，都是我思考的重點。偶然間看到瞭這本書，雖然書名聽起來很學術，但我被它“入門及應用”的副標題吸引瞭。閱讀過程中，我發現粗糙集理論的應用場景遠比我想象的要廣泛。書中關於“近似分類”和“決策規則抽取”的章節，讓我茅塞頓開。我開始嘗試用粗糙集的方法來分析學生的考試成績、課堂參與度等數據，從中找齣哪些因素對學習成績有決定性影響，哪些因素是乾擾項。這本書的語言風格非常親切，作者仿佛在和我麵對麵交流，用非常通俗易懂的語言解釋瞭復雜的概念，並且提供瞭很多實際案例，讓我能立刻聯想到我自己的教學場景。特彆是附帶的光盤，裏麵的範例程序，我很快就用它來分析瞭我班級的學生數據，結果非常令人振奮，讓我對未來的教學有瞭更清晰的思路和更強的信心。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在金融行業摸爬滾打多年的分析師，數據的重要性不言而喻，但如何從海量數據中找齣真正有價值的信號，卻一直是項挑戰。粗糙集這個概念，我之前在一些學術論文裏零星看到過，但一直沒有一個係統性的學習渠道。這本書就像及時雨，它以一種非常結構化的方式，從粗糙集的基本概念講到其在不同領域的應用。我尤其對書中關於“模糊粗糙集”和“粒度計算”的章節印象深刻。這些高級概念的引入，讓我在處理那些具有不確定性和模糊性的金融數據時，有瞭新的工具和視角。書中的數學推導清晰明瞭，而且作者並沒有迴避艱深的理論，而是用一種引導性的方式，讓我逐步理解其背後的邏輯。最重要的是，書後附帶的光盤提供瞭不少實際操作的演示和代碼，讓我可以將這些理論知識快速地應用到我的實際工作中，比如在風險評估、欺詐檢測等領域，嘗試使用粗糙集的方法來提升分析的準確性和效率。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始拿起這本書，主要是因為我對“粗糙”這個詞感到好奇，總覺得它在描述某種不精確但又存在一定規律的現象。這本書恰恰滿足瞭我的這種好奇心，它並沒有將粗糙集描繪成一個高高在上的數學理論，而是從信息的“不完備性”和“不確定性”入手，解釋瞭為什麼我們需要粗糙集這樣的工具。書中的內容非常紮實，從“樣本空間”、“信息粒度”到“粗糙隸屬度”，層層遞進，讓我逐步建立起對粗糙集的整體認識。我尤其喜歡作者在講解每一個概念時，都會引用一些生動形象的比喻，比如用“沙子”來類比不精確的數據，用“篩子”來比喻約簡過程，這些都極大地降低瞭理解的門檻。而且，這本書的排版設計也非常人性化，重點內容都有突齣顯示，閱讀起來很舒服。光碟裏的內容也非常實用，包含瞭一些基礎的演示和一些可以拿來直接參考的算法實現，對於我這樣初次接觸粗糙集的讀者來說，真是太有幫助瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，真的是在我研究數據挖掘和機器學習的路上，點亮瞭一盞明燈！以前總覺得那些復雜的算法，像黑箱一樣，看得懂代碼，卻很難抓住其精髓。粗糙集這個概念，一開始聽起來有點抽象，但這本書的作者以非常具象化的方式，從最基礎的“信息係統”講起，一步步剖析瞭“可辯識關係”、“等價關係”這些核心概念。最讓我驚喜的是，它並沒有上來就灌輸一堆公式，而是通過大量的圖示和生活化的例子，比如公交車路綫、學生成績分析等等，將這些數學理論變得無比生動。我特彆喜歡書中關於“約簡”的講解，簡直是把“化繁為簡”的藝術展現得淋灕盡緻。它教會我如何從冗餘的信息中提取齣關鍵特徵，這對於處理現實世界中龐大而混亂的數據集來說，簡直是神來之筆。光碟裏附帶的案例代碼，更是讓我這個動手派大呼過癮，可以直接上手實踐，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。對於那些想深入理解數據背後邏輯，而不是隻停留在調包俠階段的讀者，這本書絕對是值得投資的。