《决策粗糙集理论及其研究进展》由决策粗糙集研究领域的十多位学者共同编写，力图概括该领域国内外研究的最新成果，为进一步研究发展决策粗糙集理论与应用提供借鉴。《决策粗糙集理论及其研究进展》的内容涉及决策粗糙集的理论与应用两大部分，理论部分包括决策粗糙集的基础理论、决策粗糙集的研究进展、三枝决策粗糙集和决策粗糙集的属性约简；应用部分包括基于决策粗糙集的自动聚类方法、基于决策粗糙集模型的文本分类方法和多用户决策粗糙集模型。最后，《决策粗糙集理论及其研究进展》对决策粗糙集的发展历程和方法论作了概括与展望。
    本书可供计算机科学、控制科学与工程、管理科学与工程、应用数学等专业的科技人员、大学高年级学生、研究生以及相关工程技术研究人员阅读参考。

    三枝决策是决策粗糙集的核心思想之一，它将传统的正域、负域二枝决策语义拓展为正域、边界域和负域的三枝决策语义，认为边界域决策也是一类可行的决策，这与人类智能在处理决策问题的方法是一致的，也是在人们决策过程常用的一种策略。例如，在医疗诊断过程中，医生通常采用三枝决策，即根据患者症状作出治疗、不治疗或进一步观察。当症状信息充分时，医生可以明确作出治疗或不治疗的决策，而在患者表现出疑难症状时，作出治疗或不治疗的决策均具较大风险，此时进一步观察的选择更为合适。这种策略在人们处理日常决策问题的过程中具有广泛的代表性。在决策粗糙集中，正域、边界域和负域的三枝决策用来刻画人们在处理这类问题的决策行为，并以其中最小风险的决策作为最优决策。本章将从决策粗糙集和Bayes理论出发，介绍三枝决策粗糙集的基本理论、方法和应用，讨论在Bayes期望风险最小决策的语义下，三枝决策粗糙集模型的构建过程，并给出三枝决策在石油投资问题中的应用实例。
    2.1 三枝决策粗糙集基本模型
    粗糙集理论是一种处理不确定性和不精确性问题的新型数学工具。自从1982年由波兰数学家Pawlak提出以来，无论是在理论上还是在应用上都有很多重要的研究成果。经典的Pawlak粗糙集理论利用两个精确集，即下近似集和上近似集去逼近一个粗糙集。上下近似集又将论域分为正域、边界域和负域。如果利用等价关系将整个论域划分为若干等价类，则完全属于某个集合的所有等价类构成正域，可能但不完全属于某个集合的所有等价类构成边界域，完全不属于某个集合的所有等价类构成负域。基于上述三个区域，Yao提出了三枝决策规则，探讨了粗糙集的一个新的语义。 
    ……

序
前言
第1章 决策粗糙集理论方法研究综述
1.1 引言
1.2 决策粗糙集理论
1.2.1 Pawlak代数粗糙集模型
1.2.2 基于最小风险的Bayes决策
1.2.3 决策粗糙集模型
1.3 基于决策粗糙集的三枝决策语义
1.4 决策粗糙集的约简理论
1.5 决策粗糙集模型的应用研究
1.6 本章小结
参考文献

第2章 三枝决策粗糙集
2.1 三枝决策粗糙集基本模型
2.2 三枝决策粗糙集的主要思想
2.3 三枝决策粗糙集的优势
2.4 三枝决策粗糙集的应用
2.5 多分类三枝决策粗糙集
2.6 基于判别分析的三枝决策方法及其应用
2.7 本章小结
参考文献

第3章 基于决策风险最小化的属性约简
3.1 引言
3.2 决策粗糙集下的泛化属性约简定义
3.2.1 决策粗糙集基本概念
3.2.2 Yao和Zhao的泛化属性约简
3.2.3 基于正区域不变的属性约简的困难
3.3 决策风险最小化的属性约简及性质
3.3.1 决策风险最优化问题
3.3.2 决策风险最小化属性约简
3.3.3 风险最小化带来的决策区域改变
3.3.4 决策风险与属性之间的非单调性质
3.3.5 决策风险值的上下界
3.4 关于基于决策风险最小化属性约简的一些讨论
3.4.1 决策风险最优化的泛化问题
3.4.2 求属性约简的算法
3.5 本章小结
参考文献

第4章 决策粗糙集的正域约简
4.1 引言
4.2 正域单调性分析
4.2.1 Pawlak粗糙集的正域单调性
4.2.2 决策粗糙集的正域非单调性
4.3 决策粗糙集正域约简定义与算法
4.4 实验分析
4.5 本章小结
参考文献

第5章 基于决策粗糙集的自动聚类方法
5.1 引言
5.2 面向知识的聚类方法
5.2.1 初始等价关系
5.2.2 面向知识聚类算法
5.2.3 自动获取初始阈值
5.2.4 类间不可区分度的定义
5.3 基于决策粗糙集的聚类
5.3.1 决策粗糙集
5.3.2 聚类模式的更改
5.3.3 聚类模式代价评估
5.4 自动面向知识的聚类算法
5.4.1 聚类思想
5.4.2 实验结果及分析
5.5 Web搜索结果聚类
5.6 本章小结
参考文献
……
第6章 基于决策粗糙集模型的文本分类研究
第7章 多用户决策粗糙集模型
第8章 决策粗糙集研究探讨
附录