序言
第1章 Z.Pawlak粗集的概念与应用
1.1 Z.Pawlak粗集与它的结构
1.2 集合X的下近似与上近似关系
1.3 知识的属性依赖发现
1.4 知识的颗粒特征
1.5 知识粒度与属性的依赖
1.6 重要度与最小约简
1.7 决策系统与决策协调度
1.8 粗集在决策中的应用
第2章 变异粗集
2.1 变异粗集和它的结构
2.2 [知识与[知识挖掘判定定理
2.3 变异知识[和它的依赖特性
2.4 [知识-[R]知识生成与它的依赖性定理
2.5 [知识-[R]知识k阶生成与它的依赖性定理
第3章 S-粗集
3.1 元素迁移f与元素迁移f概念
3.2 单向S-粗集
3.3 双向S-粗集与单向S-粗集对偶
3.4 分解基，f-分解类与还原基，f-还原类
3.5 S-粗集的F-分解定理
3.6 S-粗集的F-还原定理
3.7 F-分解-F-还原的关系与分解基-还原基的不变性
3.8 S-粗集的副集生成与生成定理
3.9 S-粗集的副集嵌入与嵌入定理
3.10 单向变异S-粗集
3.11 双向变异S-粗集
3.12 变异S-粗集的变异-对偶原理
第4章 S-粗集与它的遗传
4.1 f-产遗传基因与f-遗传知识
4.2 S-粗集的F-遗传与F-遗传定理
4.3 S-粗集的F-遗传显性特征
4.4 F-遗传变异与F-遗传显性的关系
4.5 f-遗传基因与f-遗传知识
4.6 S-粗集的F-遗传与F-遗传定理
4.7 S-粗集的F-遗传隐性特征
4.8 F-遗传变异与F-遗传隐性的关系
4.9 （f，f）-遗传知识与（f，f）-遗传基因
4.10 S-粗集的（F，F）-遗传与（F，F）-遗传定理
4.11 （F，F）-遗传显性与（F，F）-遗传隐性的关系
4.12 S-粗集在新金属材料发现中的应用
4.13 S-粗集在知识过滤-知识发现中的应用
第5章 S-粗集与它的记忆
5.1 元素迁移f与f-记忆知识
5.2 F-记忆S-粗集与它的F-记忆特性
5.3 元素迁移f与f-记忆知识
5.4 F-记忆S-粗集与它的F-记忆特性
5.5 （f，f）-记忆知识
5.6 F记忆S-粗集与它的F-记忆特性
5.7 S-粗集的记忆特性在系统跟踪识别中的应用
第6章 函数S-粗集
6.1 函数单向S-粗集
6.2 函数双向S-粗集
6.3 函数单向S-粗集的对偶形式
6.4 函数S-粗集与S-粗集的关系
6.5 函数迁移与它的特征
6.6 函数S-粗集的数据模型与系统规律分离应用
6.7 函数粗集与z.Pawlak粗集的关系
第7章 S-粗决策与S-粗决策模型
7.1 普通集上的决策与决策模型
7.2 Z.Pawlak粗集生成的粗决策与粗决策模型
7.3 单向S-粗决策与粗决策模型
7.4 双向S-粗决策与粗决策模型
7.5 单向S-粗决策对偶与对偶粗决策模型
第8章 S-粗集与学科交叉，渗透，融合，嫁接讨论
8.1 S-粗集与系统分析-系统识别的渗透
8.2 S-粗集与生命科学的嫁接
8.3 函数S-粗集与系统管理的融合
8.4 函数S-粗集与金融-经济系统的交叉
参考文献
展开
