基于粗糙集属性约简算法的研究

　　《基于粗糙集属性约简算法的研究》围绕粗糙集属性约简这一目标展开讨论，具体包括粗糙集理论的基本知识和属性约简的基本概念等内容。针对求所有属性是NP（Non-deterministic Polynomial）问题，重点研究了相对属性约简算法；在此基础上，根据信息理论中的信息熵、互信度及矩阵简单直观的特点，研究了基于信息熵、互信度、矩阵的粗糙集属性约简算法；针对经典粗糙集粗糙集模型的局限性，研究了变精度粗糙集属性约简算法；在静态属性约简算法的基础上，研究了动态数据的属性约简算法；由于数据的不完备性，进而研究了不完备属性约简算法。《基于粗糙集属性约简算法的研究》的出版对从事粗糙集理论研究、数据挖掘的科技人员具有重要的参考价值。

　　景运革，1970年10月出生，1996年7月本科毕业，在山西永济电机厂设计部门工作，2001年7月被评为工程师，2007年7月硕士研究生毕业，在山西运城学院工作，目前在西南交通大学攻读博士学位。主要研究方向是信息安全。主要研究成果：以第一作者发表学术论文10余篇，参加省级与院级项目4项，参与编写著作1部。

1 粗糙集理论
1.1 粗糙集理论研究现状
1.2 粗糙集理论基本知识
1.3 不精确范畴——近似与粗糙集
1.4 属性约简算法研究现状
1.5 知识的约简
1.6 基于区分矩阵的正域约简
1.7 基于包含度理论的约简
2 相对属性约简算法研究
2.1 一种基于贪心策略的相对属性约简算法
2.2 基于矩阵的信息系统约简
2.3 一种基于关系矩阵的决策表正域约简算法
2.4 基于核的自顶向下剪枝的相对属性约简算法
3 基于粗糙集的增量式约简算法研究
3.1 基于条件熵的增量式属性约简算法
3.2 基于区分矩阵的增量式属性约简算法
3.3 一种基于关系矩阵决策表增量式约简算法
4 区间值信息系统在双精度容差关系下的约简研究
4.1 引 言
4.2 基本概念
4.3 基于相似度和相似率的双精度容差关系的粗糙集拓展模型
4.4 区间值信息系统在双精度容差关系下的属性约简
4.5 相似度和相似率对区间值信息系统属性约简的影响
4.6 结束语
5 不完备信息系统的约简算法研究
5.1 不完备信息系统
5.2 近似集
5.3 决策表和知识约简
5.4 区分函数与约简计算
6 粗糙集特征选择算法在分类中的应用研究
6.1 基于互信度属性的特征选择算法研究
6.2 基于最大相关最小冗余的特征选择算法研究
7 变精度粗糙集属性约简算法研究
7.1 引 言
7.2 VPRS模型的基本概念和理论
7.3 变精度粗糙集的属性约简
7.4 变精度粗糙集约简的特征分析
7.5 VPRS基于核的启发式约简算法
7.6 结束语
8 基于信息熵的属性约简算法研究
8.1 信息熵研究现状及分析
8.2 粗糙集合中划分的概率表示
8.3 熵及条件熵的相关定理及其证明
8.4 决策表中属性重要性的定义
8.5 决策表信息熵定义下的核属性的算法
8.6 基于条件信息熵的知识约简算法
参考文献