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第1章 基本理论1

1.1粗糙集1

信息系统10

近似集及其性质11

近似质量的刻画14

知识约简与依赖性16

1.2粒计算19

信息粒22

信息粒化24

粒计算概念25

粒计算的研究方法与方向27

1.3粗糙关系数据库29

第2章 粗糙集与RDB关系研究及RRDM35

2.1引言35

2.2 RDB理论与粗糙集理论关系的研究36

RDB与粗糙集产生的背景比较36

关系与信息表的形式化语义比较37

两种理论核心概念之间的关系研究38

2.3对RRDM的研究44

引言44

Rough关系操作算子及其性质45

粗糙分解算子49

2.4 RRDB与FRDB关系的系统研究52

引言53

FRDB与RRDB的概念分析53

模糊函数依赖（FFD）、粗糙函数依赖（RFD）与Armstrong公理55

FRDB与RRDB的范式58

第3章 粗糙数据查询61

3.1引言61

3.2数据库查询思想63

查询与模糊查询63

粗糙数据查询64

3.3 RRDB的分解与投影原理65

RRDB的分解原理65

RRDB的投影原理66

RRDB的可定义性67

3.4 RRDB的粗糙数据查询68

精确查询68

粗糙完全查询70

粗糙组合查询72

算法描述73

小结74

3.5 RRDB与NIS的关系研究75

3.6 RRDB属性值的粗集表示77

第4章 粗糙函数依赖及其推理机制的研究81

4.1引言81

4.2函数依赖与模糊函数依赖82

4.3粗糙函数依赖与冗余因子85

4.4 Rough函数依赖的性质87

4.5粗糙函数依赖的推理规则与附加的推理规则89

粗糙函数依赖的推理规则89

粗糙函数依赖的附加推理规则90

4.6 粗糙函数依赖与函数依赖、Fuzzy函数依赖的关系93

第5章 基于粗糙集与信息颗粒的聚类方法研究95

5.1引言95

5.2聚类方法简述96

5.3基于粗糙集聚类方法的分析98

5.4聚类分析中的粒度与粗集原理研究100

5.5基于粗糙集与信息粒度的聚类方法102

基本概念102

基于粗糙集与信息颗粒的聚类方法104

算法描述105

实验比较与分析117

第6章 信息系统函数依赖的信息颗粒原理与计算121

6.1引言121

6.2面向机器的数据挖掘模型122

模型语义122

信息颗粒的位表示123

6.3位表示的性质研究125

6.4信息系统函数依赖的信息颗粒原理与计算127

函数依赖的信息颗粒原理与计算127

恒等依赖的信息颗粒原理与计算129

部分依赖的信息颗粒原理与计算131

6.5算法描述与分析132

第7章 关系数据库范式及信息系统规则的研究135

7.1引言135

7.2函数依赖与范式136

7.3基于粗糙集理论的关系模式范式的判定原理139

7.4信息系统软规则及其度量关系的研究143

信息颗粒的位表示144

几种规则及其度量之间的关系146

第8章 粗糙函数依赖的近似度量152

8.1引言152

8.2相关工作153

8.3粗糙函数依赖（RFD）的度量156

8.4本章小结161

第9章 结语162

9.1主要结论162

9.2研究展望164

主要符号表166

参考文献167