粗糙集的論域擴展理論及在專家系統中的應用（簡體書）

粗糙集是一種處理模糊和不確定性知識的數學工具，是人工智能中的一種重要推理技術。粗糙集無須提供問題所需處理的數據集合之外的任何先驗知識，能客觀地描述和處理不確定性問題。作為一個獨立的理論框架，粗糙集理論能有效處理下列問題：不確定性或不精確知識的表達、經驗學習並從經驗中獲取知識、知識分析、矛盾分析、不確定性推理、基於信息保留的數據簡化、近似模式分類、識別並評價數據間的依賴性、發現數據中因果關係、發現數據中的相似性和區別、從數據中產生決策算法、基於一致性評價可用信息的質量等。粗糙集的特點決定了粗糙集在知識獲取和知識推理中有著不可替代的優越性。

第1章 緒論
1.1 粗糙集國內外研究進展
1.1.1 粗糙集研究概述
1.1.2 粗糙集的關係擴展
1.1.3 粗糙集的近似空間擴展
1.1.4 粗糙集的論域擴展
1.1.5 粗糙集在專家系統中的應用研究
1.2 研究目標、內容與創新點
1.2.1 研究目標
1.2.2 研究內容
1.2.3 創新點
1.3 本書結構

第2章 粗糙集基本理論
2.1 Pawlak粗糙集
2.2 模糊集與模糊粗糙集
2.2.1 模糊集與截集
2.2.2 模糊粗糙集
2.3 包含度與變精度粗糙集
2.3.1 包含度
2.3.2 變精度粗糙集
2.4 粗糙集的論域擴展
2.4.1 單個論域誘導的粗糙集的論域擴展
2.4.2 基於相容關係的粗糙集的論域擴展

第3章 雙論域粗糙集
3.1 基於一般關係的粗糙集的論域擴展：雙論域粗糙集
3.1.1 雙論域粗糙集近似算子
3.1.2 雙論域粗糙集的性質
3.2 雙論域粗糙集的屬性約簡
3.3 雙論域粗糙集的不確定性度量
3.3.1 雙論域粗糙集與Pawlak粗糙集
3.3.2 雙論域粗糙集的粗糙熵和信息粒度
3.3.3 雙論域粗糙集的度量

第4章 擴展的雙論域粗糙集
4.1 模糊雙論域粗糙集
4.1.1 模糊雙論域粗糙集近似算子及性質
4.1.2 模糊雙論域粗糙集的屬性約簡
4.2 變精度雙論域粗糙集
4.2.1 變精度雙論域粗糙集近似算子及性質
4.2.2 變精度雙論域粗糙集的屬性約簡
4.2.3 雙參數變精度雙論域粗糙集

第5章 基於雙論域粗糙集的專家系統
5.1 專家系統的組成
5.2 雙論域粗糙集推理機
5.2.1 建立雙論域粗糙集關係矩陣
5.2.2 求解雙論域粗糙集的上近似集、下近似集
5.2.3 計算雙論域粗糙集的邊界域與負域
5.2.4 輸出規則
5.2.5 雙論域粗糙集推理機的特點
5.3 模糊雙論域粗糙集推理機
5.3.1 建立模糊雙論域粗糙集關係矩陣
5.3.2 求解模糊雙論域粗糙集的上近似集、下近似集
5.3.3 計算模糊雙論域粗糙集的邊界域與負域
5.3.4 輸出規則
5.3.5 模糊雙論域粗糙集推理機的特點
5.4 變精度雙論域粗糙集推理機
5.4.1 建立變精度雙論域粗糙集關係矩陣
5.4.2 求解變精度雙論域粗糙集的上近似集、下近似集
5.4.3 計算變精度雙論域粗糙集的邊界域與負域
5.4.4 輸出規則
5.4.5 變精度雙論域粗糙集推理機的特點

第6章 雙論域粗糙集在房地產個性化營銷中的應用
6.1 房地產個性化營銷體系結構
6.1.1 房地產個性化營銷體系
6.1.2 房地產個性化營銷專家系統
6.2 基於雙論域粗糙集的房地產個性化營銷
6.2.1 數據來源
6.2.2 數據預處理
6.2.3 知識庫
6.2.4 推理結果與分析

第7章 總結與展望
7.1 論文總結
7.2 展望
參考文獻
附錄A房地產業消費者行為調查