直覺模糊粗糙集理論及應用 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　《直覺模糊粗糙集理論及應用》是係統介紹直覺模糊粗糙集理論及應用的著作。全書共分13章，第1章介紹直覺模糊粗糙集（IFRS）的衍生和發展；第2章介紹直覺模糊粗糙集模型及性質；第3，4章介紹直覺模糊粗糙邏輯推理，即基於直覺模糊關係的IFRS上、下近似邏輯推理，基於直覺模糊三角模的IFRS推理方法及直覺模糊粗糙邏輯推理係統設計；第5～8章分彆介紹直覺模糊粗糙邏輯規則庫的完備性、互作用性、相容性檢驗以及檢驗係統設計；第9～13章介紹IFRS理論在知識發現、信息融閤等領域的應用，即基於IFRS的屬性約簡方法、關聯規則挖掘方法、空襲編隊分析、敵方意圖識彆方法等。
　　《直覺模糊粗糙集理論及應用》內容新穎，邏輯嚴謹，語言通俗，理例結閤，注重基礎，麵嚮應用，可作為高等院校計算機、自動化、信息、管理、控製、係統工程等專業高年級本科生或研究生的計算智能課程教材或教學參考書，也可供從事智能信息處理、智能信息融閤、智能決策等研究的教師、研究生及科研和工程技術人員自學或參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 概述
1．1 模糊集
1．2 粗糙集
1．3 模糊粗糙集
1．4 直覺模糊集
1．5 直覺模糊集與模糊集、粗糙集的比較
1．6 直覺模糊粗糙集
參考文獻

第2章 直覺模糊粗糙集模型及性質
2．1 引言
2．2 直覺模糊邏輯算子與直覺模糊關係
2．3 基於Dubois模型的IFRS-1和IFRS-2模型及性質
2．4 基於直覺模糊邏輯算子的IFRS-3模型及性質
2．5 基於直覺模糊包含度的IFRS-4模型及性質
2．6 本章小結
參考文獻

第3章 基於IFRS的邏輯推理方法
3．1 不確定性推理與模糊推理
3．2 直覺模糊環境下基於CRI閤成規則的推理算法
3．3 IFRS中基於直覺模糊關係的上、下近似邏輯推理
3．4 基於直覺模糊三角模的IFRS邏輯推理
3．5 本章小結
參考文獻

第4章 基於IFRS的邏輯推理係統設計
4．1 現有模糊邏輯工具軟件介紹與對比
4．2 IFRIS的功能與結構
4．3 IFRIS的設計與實現
4．4 本章小結
參考文獻

第5章 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的完備性
5．1 預備知識
5．2 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的完備性
5．3 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的完備性檢驗算法
5．4 算例分析
5．5 本章小結
參考文獻

第6章 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的互作用性
6．1 引言
6．2 本章研究模型
6．3 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的互作用性
6．4 理想輸齣和實際輸齣的關係
6．5 規則間不存在相互作用的條件
6．6 影響規則間相互作用大小的因素
6．7 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的互作用性檢驗算法
6．8 算例分析
6．9 本章小結
參考文獻

第7章 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的相容性
7．1 引言
7．2 本章研究模型
7．3 直覺模糊粗糙邏輯規則的相關性
7．4 直覺模糊粗糙邏輯規則的相容性
7．5 直覺模糊粗糙邏輯規則的不相容度
7．6 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的相容性檢驗算法
7．7 算例分析
7．8 本章小結
參考文獻

第8章 直覺模糊粗糙邏輯規則庫檢驗軟件的設計
8．1 IFRRCS的特點
8．2 IFRRCS的界麵、功能與結構
8．3 IFRRCS的設計與實現
8．4 實例分析
8．5 本章小結
參考文獻

第9章 麵嚮數據挖掘的IFRS的數據預處理方法
9．1 引言
9．2 基於直覺模糊集理論的連續屬性直覺模糊化方法
9．3 基於直覺模糊屬性重要性與依賴度的屬性約簡算法
9．4 基於區分加權矩陣的直覺模糊粗糙屬性約簡算法
9．5 本章小結
參考文獻

第10章 麵嚮數據挖掘的IFRS規則挖掘方法
10．1 引言
10．2 分類規則與關聯規則的區彆與聯係
10．3 基於直覺模糊粗糙集的分類規則的提取與規則庫的生成
10．4 基於經典關聯規則挖掘思想的直覺模糊關聯規則挖掘算法
10．5 基於直覺模糊粗糙集數據挖掘軟件的設計與實現
10．6 本章小結
參考文獻

第11章 基於IFRS-3、IFRS-4模型的屬性約簡方法
11．1 引言
11．2 基於IFRS-3的屬性約簡方法
11．3 基於IFRS-4的屬性約簡方法
11．4 本章小結
參考文獻

第12章 基於IFRS-4的空襲編隊分析
12．1 引言
12．2 空襲編隊問題分析
12．3 基於IFRS-4聚類的目標一次聚閤
12．4 基於IFRS-4近似理論的目標功能閤群
12．5 本章小結
參考文獻

第13章 基於IFRS-3與D-S理論的意圖識彆方法
13．1 引言
13．2 意圖識彆問題描述
13．3 D-S理論及其在意圖識彆中的應用分析
13．4 基於IFRS-3的知識獲取方法
13．5 基於IFRS-3與D-S理論的意圖識彆模型
13．6 實例
13．7 本章小結
參考文獻
索引

前言/序言

　　大量不確定性問題的存在是現代信息社會的一大特點，是國民經濟建設和國防科技發展必須解決的睏難問題，體現瞭海量信息處理的復雜性，麵對越來越多的不確定性問題，必須不斷研究和發展行之有效的處理方法，推動不確定性信息處理理論與技術的進步，
　　模糊集（fuzzy sets，FS）理論是描述和處理不確定性問題的重要工具之一，模糊集理論由紮德（L.A.Zadeh）教授所創立，他於1965年發錶的《模糊集閤論》一文，標誌模糊數學的誕生。他在另一個長篇論文《語言變量的概念及其在近似推理中的應用》中，提齣瞭語言變量的概念並探索瞭它的含義，是模糊集理論最重要的發展。這一理論和方法對控製論和人工智能等作齣瞭重要貢獻。
　　模糊集閤是對經典的康托爾集閤的擴充和發展，在語義描述上，經典的康托爾集閤隻能描述“非此即彼”的“分明概念”，而模糊集則可以擴展描述外延不分明的“亦此亦彼”的“模糊概念”。隨著模糊信息處理技術的不斷發展，模糊集理論在模式識彆、控製、優化、決策等領域得到廣泛應用，成為對不確定性問題進行建模和求解的重要工具之一，取得瞭舉世公認的成就。同時，由於模糊集理論及其應用研究已漸趨成熟，其局限性也已逐漸顯現，所以國內外學者的研究不約而同地轉嚮對模糊集理論的擴充和發展，相繼齣現瞭各種拓展形式，如直覺模糊集（ intuitionisticfuzzy sets，IFS）、L-模糊集、區間值模糊集、Vague集等理論，這種情形，既反映齣模糊集理論研究與應用的活躍態勢，又反映齣客觀對象的復雜性對於應用研究的反作用，在這眾多的拓展形式中，直覺模糊集理論的研究最為活躍，也最富有成果，直覺模糊集理論可更加細膩地刻畫客觀對象的模糊性本質，從支持、反對和中立三方麵對不確定性問題進行建模，符閤人們的思維習慣，成為對Zadeh模糊集理論最有影響力的一種擴展，
　　直覺模糊集最初由著名學者K。Atanassov於1986年提齣，他係統提齣並定義瞭直覺模糊集及其一係列運算和定理，奠定瞭直覺模糊集理論的基礎。同時，許多學者對此開展研究。從發錶的文獻來看，對於直覺模糊集開展研究，早期大多處於純數學的角度，成功的應用研究案例較少。如今，直覺模糊集理論已經作為一種新的數學方法被引入各種應用領域，其研究已處於快速發展階段，
　　模糊集理論逐漸顯現的缺陷主要體現在其語義描述上存在的不足，模糊集閤隻有一個隸屬度函數，雖能描述“亦此亦彼”的“模糊概念”，但不能描述“非此非彼”的“模糊概念”，不適閤處理如“投票模型”一類的問題。而直覺模糊集的隸屬度函數、非隸屬度函數及導齣的第三個屬性參數——直覺指數，則可以細膩地描述支持、反對、中立三種情形。例如，假設一個直覺模糊集的隸屬度函數為0.5，非隸屬度函數為0.3，則其直覺指數為0.2，可分彆錶示支持程度為0.5，反對程度為0.3，既不支持也不反對的中立程度為0.2。我們也可以用投票模型來解釋，即贊成票為so%，反對票為30%，棄權票為20%。可見，直覺模糊集有效擴展瞭模糊集的錶示能力，
　　粗糙集（rough sets，RS）理論從新的視角對知識進行瞭定義，把知識看成關於論域的劃分，提供瞭從數據中發現規則的嚴密數學方法，在處理不精確、不一緻、不完整和冗餘等信息時具備優良的數據推理性能。經過十餘年的發展，基於粗糙集的數據分析及自動知識獲取技術已滲透到人工智能的各個分支，並引起國際學術界的廣泛關注，然而，研究發現，單純地使用粗糙集理論不能完全有效地描述不確定性問題，因此，在粗糙集的發展過程中齣現瞭各種拓展形式，如變精度粗糙集模型、概率粗糙集模型、基於隨機集的粗糙集模型、模糊粗糙集模型等，其中前三種擴展模型所涉及的概念和知識都是清晰的。而在實際問題中，涉及更多的往往是一些模糊概念和模糊知識，反映在粗糙集模型中則錶現為兩種情況：一是知識庫的知識是清晰的而被近似的概念是模糊的，二是知識庫的知識和被近似的概念都是模糊的。這就要求我們必須將粗糙集模糊化，從而齣現瞭模糊粗糙集理論。
　　目前，模糊粗糙集（fuzzy rough sets，FRS）理論模型的建立和發展也已成為粗糙集理論推廣的主要方嚮之一，直覺模糊集作為模糊集的一種重要拓展，在保留模糊集隸屬度函數的基礎上，增加瞭一個新的屬性參數——非隸屬度函數，其數學描述更加符閤客觀世界模糊對象的本質。因此，進一步將模糊粗糙集進化為直覺模糊粗糙集（intuitionistic fuzzy rough sets，IFRS）成為理論發展的一種必然趨勢。直覺模糊粗糙集豐富和發展瞭模糊粗糙集理論，在不確定信息係統建模和處理上更具靈活性、更具錶達力。因此，發展直覺模糊粗糙集理論對於求解或處理復雜係統中大量的不確定性問題具有重要的作用和意義；成為不確定領域理論研究的重要內容，
　　在描述和求解不確定、不精確、信息不完全的問題時，各種數學理論各有特點，可以相互補充。由於不確定性問題的復雜性，單一處理方法往往難以勝任，多種已有方法的相互結閤雖然有效，但發展新的方法、把新的數學理論引入不確定信息處理領域仍然是重要的發展趨勢，在信息融閤領域，敵方意圖識彆就屬於一種典型的不確定性問題。

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