图书介绍

粗糙集理论及其数据挖掘应用2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

董威著著
出版社：沈阳：东北大学出版社
ISBN：9787551708005
出版时间：2014
标注页数：167页
文件大小：25MB
文件页数：177页
主题词：集论－研究；数据采集－研究

PDF下载

点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
种子下载[BT下载速度快]温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页直链下载[便捷但速度慢] [在线试读本书] [在线获取解压码]

点击复制MD5值：37c9ddad8535ddd3cdf9224d937402a0

下载说明

粗糙集理论及其数据挖掘应用PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

点击复制85GB完整离线版磁力链接到迅雷FDM等BT下载工具进行下载详情点击-查看共享计划

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数要大于标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

图书目录

第1章导言1

1.1 问题的提出1

1.2 粗糙集理论及其研究现状2

1.3 球团生产系统数据挖掘7

1.3.1 球团生产系统概述7

1.3.2 链篦机－回转窑－环冷机工艺流程8

1.3.3 粗糙集理论在质量数据挖掘中的应用现状9

1.4 粗糙集理论在图像数据挖掘中的应用现状11

1.5 主要研究思路及内容安排12

1.5.1 主要研究思路12

1.5.2 内容安排14

第2章粗糙集约简及改进算法16

2.1 引言16

2.2 粗糙集属性约简16

2.2.1 粗糙近似16

2.2.2 约简与核18

2.2.3 基于依赖度的相对属性约简19

2.3 粗糙集理论不确定性分析22

2.3.1 粗糙集理论对不确定性的处理能力22

2.3.2 粗糙集不确定性量度23

2.4 粗糙集最小属性集选择24

2.4.1 粗糙集最小属性集24

2.4.2 属性集选择25

2.4.3 属性集选择的贪心算法27

2.4.4 算例分析28

2.5 基于遗传算法的属性相对约简29

2.6 基于离散粒子群算法的属性约简33

2.6.1 粒子群优化算法33

2.6.2 离散粒子群算法的属性约简算法实施39

2.7 算例分析45

2.8 小结47

第3章粒子群算法优化变精度粗糙集规则获取48

3.1 引言48

3.2 可变精度粗糙集48

3.2.1 变精度粗糙集中的近似集合48

3.2.2 变精度粗糙集中近似集合的性质50

3.3 决策规则测度分析52

3.3.1 决策规则测度基本概念52

3.3.2 阈值β对变精度粗糙规则集的影响53

3.4 离散粒子群（DPSO）的变精度粗糙集规则获取55

3.4.1 离散粒子群（DPSO）的变精度粗糙集规则获取55

3.4.2 实例分析58

3.5 对比分析59

3.6 小结60

第4章层次树模型在粗糙集约简中的应用61

4.1 引言61

4.2 基于熵的粗糙集不确定性度量分析62

4.2.1 信息熵62

4.2.2 粗糙熵63

4.2.3 知识粒度63

4.2.4 引入粗糙度的粗糙熵64

4.2.5 改进的粗糙熵65

4.3 基于粗糙熵的属性约简66

4.4 基于粗糙集的分层次挖掘算法71

4.5 基于粗糙集的层次树模型74

4.5.1 构建层次树模型74

4.5.2 基于粗糙熵的层次树约简算法76

4.5.3 实例分析77

4.6 小结80

第5章加权TOPSIS的粗糙集偏序关系全序化81

5.1 引言81

5.2 偏序关系全序化81

5.2.1 偏序关系81

5.2.2 基于优势度的偏序关系全序化84

5.2.3 辨识矩阵方法求取偏序集的局限性87

5.3 基于粗糙集和加权TOPSIS的偏序关系全序化89

5.3.1 序数评估分值模型的权重确定简化算法89

5.3.2 加权TOPSIS多指标评价原理93

5.3.3 应用实例97

5.4 小结99

第6章改进的粗糙集在球团质量数据挖掘中的应用101

6.1 引言101

6.2 链篦机－回转窑工艺与球团成球质量分析102

6.2.1 链篦机－回转窑工艺介绍102

6.2.2 球团成球质量参数分析105

6.3 基于粗糙集理论的球团成球质量规则提取107

6.3.1 条件属性集合与决策属性集合的确定109

6.3.2 粗糙集决策表的建立109

6.3.3 噪声数据的处理112

6.3.4 工艺参数时序分析113

6.3.5 球团质量属性约简114

6.3.6 规则查询和操作指导115

6.4 基于众数的粗糙集的球团质量和参数相关性分析117

6.4.1 基于众数的粗糙集模型产生的必要性117

6.4.2 基于众数的粗糙集模型构造117

6.4.3 基于众数粗糙集球团质量和参数相关性分析实例118

6.5 离散粒子群变精度粗糙集在成球质量判断中的应用122

6.5.1 基于粒子群的粗糙集约简方法在成球质量判断中的应用122

6.5.2 基于粒子群的变精度粗糙集在成球质量判断中的应用123

6.6 测试结果分析125

6.7 小结127

第7章粗糙集理论在图像数据挖掘中的应用128

7.1 引言128

7.2 BP算法的基本原理和局限性128

7.2.1 BP算法的基本原理128

7.2.2 BP算法的局限性130

7.3 基于PSO的BP神经网络优化132

7.3.1 用PSO算法优化BP网络学习算法134

7.3.2 实例分析135

7.4 粗糙集－粒子群神经网络的图像分割137

7.4.1 粗糙集－粒子群神经网络模型138

7.4.2 基于粗糙集－粒子群神经网络的图像分割140

7.5 小结144

第8章粗糙集在预混火焰实验数据挖掘中的应用145

8.1 引言145

8.2 OH-PLIF测量装置145

8.3 预混火焰实验146

8.3.1 预混火焰实验过程146

8.3.2 实验结果148

8.4 基于粗糙集理论的预混火焰实验数据挖掘148

8.5 小结152

参考文献153