●序
前言
理論篇
第1章 三支決策概述：從粗糙集到粒計算
1.1 引言
1.2 三支決策基本模型與框架
1.3 三支決策、粗糙集與決策粗糙集
1.4 三支決策的粒計算方法
1.5 三支決策的粒計算框架模型
1.6 本章小結
參考文獻
第2章 三支決策的時空性模型
2.1 引言
2.2 三支決策模型與基本概念
2.3 基於時間維度三支決策模型
2.4 基於空間維度三支決策模型
2.5 三支決策的時空性研究方法
2.6 本章小結
參考文獻
第3章 基於樣本相似度的三支屬性約簡方法
3.1 引言
3.2 基於類內相似度和類間相似度的屬性約簡
3.2.1 類內相似度
3.2.2 類間相似度
3.2.3 屬性約簡定義
3.3 啟發式約簡算法
3.4 實驗
3.4.1 約簡對比實驗
3.4.2 分布對比實驗
3.4.3 繫數對比實驗
3.5 本章小結
參考文獻
第4章 基於決策粗糙集模型的多目標屬性約簡
4.1 引言
4.2 多目標屬性約簡
4.2.1 約簡定義
4.2.2 多目標優化屬性約簡方法
4.2.3 基於集成學習的多目標屬性約簡方法
4.3 實驗
4.3.1 實驗數據集
4.3.2 評價標準
4.3.3 實驗設置
4.3.4 實驗結果
4.4 本章小結
參考文獻
第5章 基於不完備信息繫統的三支決策方法
5.1 引言
5.2 相關概念
5.2.1 三支決策與粗糙集理論
5.2.2 決策粗糙集理論
5.3 不完備信息繫統下的三支決策方法
5.3.1 不完備信息繫統與相似關繫
5.3.2 基於三支決策的不完備信息繫統
5.3.3 不完備信息繫統下的三支決策理論模型
5.3.4 不完備信息繫統下的三支決策算法設計
5.4 案例分析
5.5 本章小結
參考文獻
第6章 直覺模糊信息下的三支決策理論與方法
6.1 引言
6.2 直覺模糊集和三支決策知識
6.2.1 直覺模糊集相關知識
6.2.2 三支決策知識
6.3 直覺模糊粗糙近似的構造
6.3.1 直覺模糊數的相似測度
6.3.2 新直覺模糊相似度
6.3.3 直覺模糊目標概念的(α,β)-下、上近似集
6.4 基於多風險偏好直覺模糊決策粗糙集的三支決策
6.4.1 多風險偏好信息下的直覺模糊決策粗糙集模型
6.4.2 基於多風險偏好直覺模糊決策粗糙集的三支決策
6.4.3 算例與比較分析
6.5 直覺模糊環境下基於決策粗糙集等價模型的三支決策
6.5.1 經典決策粗糙集等價模型的構建
6.5.2 KKT條件
6.5.3 模型等價性的驗證
6.5.4 直覺模糊環境下基於決策粗糙集等價模型的三支決策概率閾值確定
6.5.5 直覺模糊環境下基於決策粗糙集等價模型的三支決策
6.5.6 算例與比較分析
6.6 本章小結
參考文獻
算法篇
第7章 三支聚類算法研究
7.1 三支聚類表示
7.2 三支聚類模型
7.2.1 理論模型框架
7.2.2 基於概率的評估函數
7.2.3 三支閾值自動確定
7.3 三支聚類算法
7.3.1 面向多視圖數據的三支主動學習算法
7.3.2 面向大規模數據的三支聚類集成算法
7.3.3 面向混合屬性數據的三支聚類算法
7.4 本章小結
參考文獻
第8章 三支社區分類算法研究
8.1 引言
8.2 相關知識
8.2.1 相關定義
8.2.2 三支社區表示
8.2.3 社區結構的評價指標
8.3 基於三支決策的重疊社區發現算法
8.3.1 算法描述
8.3.2 算法步驟
8.3.3 實驗分析
8.4 基於三支決策的重疊社區演化算法
8.4.1 演化事件定義
8.4.2 算法框架
8.4.3 算法描述
8.4.4 可視化結果
8.5 本章小結
參考文獻
第9章 三支主動學習方法
9.1 引言
9.2 問題定義
9.2.1 數據模型
9.2.2 具體描述問題定義
9.3 計算模型
9.3.1 標簽均勻分布模型
9.3.2 衝突解決模型
9.4 算法描述
9.4.1 ALEC
9.4.2 ALRC
9.4.3 CADU
9.5 實驗
9.5.1 ALEC算法實驗結果
9.5.2 ALRC算法實驗結果
9.5.3 CADU算法實驗結果
9.6 本章小結
參考文獻
第10章 三支代價敏感屬性選擇方法
10.1 引言
10.2 屬性選擇定義
10.2.1 屬性(集)評價
10.2.2 屬性選擇
10.2.3 代價結構
10.3 代價敏感屬性選擇計算模型
10.3.1 經典粗糙集計算模型
10.3.2 可辨識矩陣計算模型
10.3.3 三支決策(粒)計算模型
10.4 算法設計
10.4.1 減法策略算法描述
10.4.2 加法策略算法描述
10.4.3 算法時
