基于粗糙集的知识获取理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:183

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出版时间:2010-3

价格:24.80元

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isbn号码:9787560328775

丛书系列:

图书标签:

• 粗糙集
• 知识获取
• 数据挖掘
• 人工智能
• 机器学习
• 知识工程
• 信息处理
• 模式识别
• 决策支持系统
• 智能系统

好的，这里为您提供一份关于《基于粗糙集的知识获取理论与方法》的图书简介。这份简介将详细阐述该领域的核心概念、研究内容、技术方法及其在实际应用中的价值，全文不涉及任何关于人工智能生成的表述。 --- 图书简介：《基于粗糙集的知识获取理论与方法》 导言：数据驱动时代的知识重构 在信息爆炸的今天，如何有效地从海量、不精确、不完整的原始数据中提炼出可靠、清晰、具有指导意义的知识，已成为数据科学、决策支持乃至人工智能领域的核心挑战。传统的数据挖掘方法往往依赖于精确的数学模型或严格的逻辑推理，然而，现实世界的数据充斥着不确定性、模糊性和冗余性。《基于粗糙集的知识获取理论与方法》正是针对这一痛点，系统性地阐述了一种以集合论为基础，专注于处理不确定性知识的理论框架——粗糙集理论（Rough Set Theory, RST），及其在知识发现过程中的应用。 本书的核心价值在于，它提供了一种在不依赖外部信息、不引入额外隶属度函数的情况下，对数据进行归纳、简化和知识表达的强大工具。粗糙集理论通过下近似集、上近似集和边界域的概念，精确地刻画了概念的“清晰可辨别”部分和“不确定”部分，从而为知识的获取与表示奠定了坚实的理论基础。 第一部分：理论基石——粗糙集理论的数学构建与内涵 本书的开篇深入剖析了粗糙集理论的数学根基。详细阐述了信息系统（Information System）的概念，这是粗糙集理论分析数据的基本载体，由对象集和属性集构成，并通过等价关系将对象划分成不同的不可分辨类（Indiscernibility Classes）。 理论的核心在于对概念的逼近性描述。读者将系统学习如何构建下近似（Lower Approximation）——即可以确定属于目标概念的对象集合，以及上近似（Upper Approximation）——即可能属于目标概念的对象集合。这两者之间的差距，即边界域（Boundary Region），直观地揭示了数据中固有的不确定性和知识的缺失程度。通过边界域的势，我们可以量化知识获取的难度。 此外，本书还详细介绍了粗糙集对属性约简（Attribute Reduction）的贡献。属性约简旨在在保持原信息系统分类能力不变的前提下，剔除冗余、低效的属性，从而实现知识的最小化表示。重点讲解了基于重要性、依赖性的约简算法，如经典的核（Core）与离域（Dependency）概念，以及如何利用这些理论指导特征选择。 第二部分：知识发现的进阶方法与算法 在巩固了理论基础后，本书将视角转向知识获取的具体实践层面。这包括如何将粗糙集理论应用于构建决策规则（Decision Rules）。决策规则是知识表示的最直观形式，本书阐述了如何从信息系统中提取出形如“如果属性A和属性B成立，那么结论为C”的规则集。 特别值得关注的是“最小化规则集”的生成过程。通过对不同规则的支持度、置信度的度量，结合对冗余规则的有效剪枝，本书提供了一套构建既完备又简洁的知识库的方法论。这套方法论强调的是完备性（Completeness）与最小化（Minimality）的平衡，确保提取出的知识在数学上是最精炼的表达。 同时，本书也探讨了基于粗糙集的分类器构建。相较于传统的基于概率或距离的分类方法，基于粗糙集的分类器直接利用了对象间的不可分辨关系进行判别，具有更高的可解释性。我们深入探讨了如何将属性约简的结果整合到分类模型中，以提升模型的效率和鲁棒性。 第三部分：多源异构数据处理与扩展模型 现实世界的数据往往不是单一的、静态的，而是多源融合、动态变化的。《基于粗糙集的知识获取理论与方法》紧跟研究前沿，对粗糙集的扩展应用进行了深入的论述。 粒度计算（Granular Computing）是本书介绍的一个重要方向。粗糙集被视为粒度计算的一种形式化工具，它通过不同层次的粒度（即不同的等价关系）来观察数据，从而实现对复杂问题的多尺度分析。 此外，针对数据中可能存在的概念漂移（Concept Drift）和缺失值（Missing Values）问题，本书介绍了动态粗糙集（Dynamic Rough Sets）和混合型信息系统下的知识获取策略。例如，如何处理含有变量精度（Variable Precision）的分类需求，即允许一定程度的错误分类以换取更简洁的规则集。 第四部分：实践应用与案例分析 本书的理论探讨最终落脚于实际应用。通过详尽的案例分析，读者将看到粗糙集理论如何在多个领域发挥其独特的优势： 1. 故障诊断与模式识别： 如何从大量的传感器数据中，快速识别出导致系统故障的关键特征组合。 2. 金融风险评估： 利用属性约简技术，筛选出影响信用评分的最重要因素，构建可解释的信用模型。 3. 医学诊断支持： 从患者的临床指标集合中，提取出具有明确区分度的疾病特征组合，为临床决策提供依据。 通过这些实践案例，读者将深刻理解粗糙集理论如何将晦涩的数据转化为清晰的、可操作的知识决策集。 总结：面向未来的知识工程 《基于粗糙集的知识获取理论与方法》不仅是一本理论专著，更是一部面向工程实践的工具书。它为研究人员和工程师提供了一套严谨、优雅且实用的方法论，以应对不确定性环境下的知识挑战。掌握本书内容，意味着掌握了一种无需依赖先验概率或复杂统计假设，就能从本质上理解数据结构并提炼核心知识的能力，为构建高效率、高可信度的知识系统奠定了坚实的理论和技术基础。

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