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第一章　粗糙集理论的基本概念与基本理论1

1.1　粗糙集理论的研究现状1

1.2　集合论的基本知识6

1.2.1　集合论概述6

1.2.2　集合的基本运算7

1.2.3　等价关系和等价类7

1.3　粗糙集的基础知识9

1.3.1　粗糙集的基本概念9

1.3.2　知识的依赖性与知识约简13

1.3.3　信息系统与决策表15

1.3.4　决策表的属性约简17

1.4　本章小结18

第二章　灰色系统理论的基本概念与基本理论19

2.1　灰色系统理论的发展状况19

2.2　灰色系统理论的基本概念21

2.2.1　灰色系统理论研究的主要内容21

2.2.2　灰色系统、模糊数学与黑箱方法23

2.2.3　灰色系统与不确定问题方法的比较23

2.2.4　灰数的运算及其白化24

2.2.5　灰生成27

2.3　灰色序列生成27

2.3.1　序列算子27

2.3.2　级比生成与残差辨识预测模式31

2.4　灰色关联分析34

2.4.1　距离空间35

2.4.2　灰色关联36

2.5　灰色聚类43

2.5.1　偏好函数43

2.5.2　白化函数的形成与计算43

2.5.3　灰色统计46

2.5.4　灰色聚类及应用47

2.6　本章小结49

第三章　区间灰集的表征及其运算法则50

3.1 引言50

3.2　区间灰集灰度的一种公理化定义52

3.2.1　区间灰集的基本概念52

3.2.2　区间灰集的运算性质53

3.3　区间灰集的标准化表示及其性质60

3.4　本章小结61

第四章　灰色粗糙集模型及其性质62

4.1 引言62

4.2　基于区间灰集的一般粗糙集模型及其性质63

4.3　基于区间灰集的粗糙集拓展模型及其性质66

4.4　由可定义集导出的灰色粗糙集71

4.5　基于上、下近似的灰色粗糙集74

4.6　本章小结76

第五章　灰色信息系统的粗糙集拓展模型78

5.1　引言78

5.2　灰色信息系统的粗糙集拓展模型78

5.2.1　灰色容差关系79

5.2.2　非对称灰色相似关系80

5.2.3　灰色拟序关系83

5.3　灰色信息系统的属性约简86

5.3.1　二元关系的前继和后继关系灰元86

5.3.2　属性约简87

5.3.3　属性约简算法88

5.4　实例88

5.5　本章小结91

第六章　基于（α，β）-灰相似关系的粗糙集模型93

6.1 引言93

6.2　灰色信息系统93

6.2.1　灰色信息系统与灰色决策表93

6.2.2　依相似度阈值的灰相似关系95

6.3　基于（α，β）-灰相似关系的粗糙集模型98

6.4　实例分析102

6.5　本章小结106

第七章　基于构造性方法的灰色粗糙集模型107

7.1　灰色粗糙集近似算子的构造107

7.1.1　Ω上概念的U-近似107

7.1.2　Ωf？上概念的Ωf？-近似112

7.2　灰色粗糙集模型在数据挖掘中的应用113

7.2.1　灰色区间关联聚类与粗糙近似组合决策方法113

7.2.2　实例分析116

7.3　本章小结118

第八章　基于灰色信息系统的优势关系及其属性约简方法120

8.1 引言120

8.2　基于区间灰色集的优势关系120

8.3　基于灰色信息系统的优势关系的属性约简方法123

8.4　基于粗糙集的排序方法125

8.5　本章小结127

第九章　一种基于连续属性值的灰色决策表的属性约简方法129

9.1　引言129

9.2　灰色决策表的白化129

9.2.1　灰色决策表129

9.2.2　灰色决策表中连续型属性值的离散化130

9.2.3　灰色决策表中连续型属性值的白化131

9.3　决策表的属性约简133

9.4　本章小结135

第十章　一种基于灰色区间的BP神经网络算法136

10.1　引言136

10.2　BP神经网络137

10.2.1　BP神经网络介绍137

10.2.2　BP神经网络的学习137

10.2.3　BP灰色系统知识的介绍138

10.3　GBP算法的实现138

10.3.1　反转调整输入138

10.3.2　缩小输入灰度139

10.4　GBP算法可行性分析140

10.5　实例与分析141

10.5.1　隐含层神经元的确定141

10.5.2　实验分析142

10.6　本章小结144

参考文献145