面向動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)高效屬性約簡(jiǎn)算法研究簡(jiǎn)介，目錄書摘
2020-12-11 14:04
來(lái)源：京東
作者：京東
面向動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)高效屬性約簡(jiǎn)算法研究
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內(nèi)容簡(jiǎn)介: 《面向動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)高效屬性約簡(jiǎn)算法研究》圍繞基于粗糙集動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法這一目標(biāo)展開(kāi)研究。針對(duì)決策信息系統(tǒng)中對(duì)象、屬性、屬性值動(dòng)態(tài)變化時(shí)如何有效更新屬性約簡(jiǎn)的問(wèn)題，分析了計(jì)算知識(shí)粒度和正域的增量更新機(jī)制，提出了對(duì)象、屬性、屬性值變化后的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法；針對(duì)如何有效更新動(dòng)態(tài)大數(shù)據(jù)屬性約簡(jiǎn)的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于多粒度粗糙集模型屬性約簡(jiǎn)算法和基于多粒度粗糙集模型動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法；針對(duì)決策信息系統(tǒng)中屬性增加且屬性值粗化、屬性值粗化且對(duì)象增加時(shí)如何有效獲取約簡(jiǎn)的問(wèn)題，探討了計(jì)算正域的更新原理，提出了屬性增加且屬性值粗化及屬性值粗化且對(duì)象增加動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法。
作者簡(jiǎn)介: 景運(yùn)革，1970年10月出生，1996年7月本科畢業(yè)于西南交通大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系，在山西省永濟(jì)電機(jī)廠設(shè)計(jì)部工作，2001年被評(píng)為工程師。2007年7月碩士畢業(yè)于陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院。2017年7月博士畢業(yè)于西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，現(xiàn)為山西省運(yùn)城學(xué)院公共計(jì)算機(jī)教學(xué)部副教授。主要研究方向是粒計(jì)算與粗糙集理論、人工智能處理、云計(jì)算。主要研究成果：以作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇。其中被SCI期刊錄用4篇，EI期刊錄用1篇，北大核心期刊錄用6篇。
目錄:第1章 緒論
1．1 研究背景與研究意義
1．2 粒計(jì)算理論的研究現(xiàn)狀
1．3 粗糙集理論的研究現(xiàn)狀
1．4 基于粗糙集屬性約簡(jiǎn)的研究現(xiàn)狀
第2章 預(yù)備知識(shí)
2．1 經(jīng)典粗糙集模型
2．2 多粒度粗糙集模型
2．3 粒度度量
2．4 經(jīng)典粗糙集模型下基于知識(shí)粒度的屬性約簡(jiǎn)定義和算法
2．5 經(jīng)典粗糙集模型下基于正域的屬性約簡(jiǎn)定義和算法
2．6 小結(jié)
第3章 對(duì)象變化時(shí)動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
3．1 對(duì)象增加時(shí)基于知識(shí)粒度的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
3．2 對(duì)象增加時(shí)基于正域的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
3．3 小結(jié)
第4章 屬性增加時(shí)動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
4．1 屬性增加時(shí)基于知識(shí)粒度的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
4．2 屬性增加時(shí)基于正域的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
4．3 小結(jié)
第5章 屬性值變化時(shí)動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
5．1 屬性值變化時(shí)基于知識(shí)粒度的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
5．2 屬性值粗化時(shí)基于正域的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
5．3 小結(jié)
第6章 多粒度粗糙集模型動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
6．1 多粒度粗糙集模型屬性約簡(jiǎn)原理與算法
6．2 對(duì)象增加時(shí)多粒度粗糙集模型動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)原理與算法
6．3 對(duì)象刪除時(shí)多粒度粗糙集模型動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)原理與算法
6．4 算法復(fù)雜度分析
6．5 實(shí)驗(yàn)方案與性能分析
6．6 小結(jié)
第7章 屬性增加且屬性值細(xì)化動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
7．1 屬性增加且屬性值細(xì)化動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)原理與算法
7．2 實(shí)驗(yàn)方案與性能分析
7．3 小結(jié)
第8章 屬性值細(xì)化且對(duì)象增加動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
8．1 屬性值細(xì)化且對(duì)象增加動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)原理與算法
8．2 實(shí)驗(yàn)方案與性能分析
8．3 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
1．1 研究背景與研究意義
1．2 粒計(jì)算理論的研究現(xiàn)狀
1．3 粗糙集理論的研究現(xiàn)狀
1．4 基于粗糙集屬性約簡(jiǎn)的研究現(xiàn)狀
第2章 預(yù)備知識(shí)
2．1 經(jīng)典粗糙集模型
2．2 多粒度粗糙集模型
2．3 粒度度量
2．4 經(jīng)典粗糙集模型下基于知識(shí)粒度的屬性約簡(jiǎn)定義和算法
2．5 經(jīng)典粗糙集模型下基于正域的屬性約簡(jiǎn)定義和算法
2．6 小結(jié)
第3章 對(duì)象變化時(shí)動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
3．1 對(duì)象增加時(shí)基于知識(shí)粒度的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
3．2 對(duì)象增加時(shí)基于正域的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
3．3 小結(jié)
第4章 屬性增加時(shí)動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
4．1 屬性增加時(shí)基于知識(shí)粒度的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
4．2 屬性增加時(shí)基于正域的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
4．3 小結(jié)
第5章 屬性值變化時(shí)動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
5．1 屬性值變化時(shí)基于知識(shí)粒度的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
5．2 屬性值粗化時(shí)基于正域的動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法
5．3 小結(jié)
第6章 多粒度粗糙集模型動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
6．1 多粒度粗糙集模型屬性約簡(jiǎn)原理與算法
6．2 對(duì)象增加時(shí)多粒度粗糙集模型動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)原理與算法
6．3 對(duì)象刪除時(shí)多粒度粗糙集模型動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)原理與算法
6．4 算法復(fù)雜度分析
6．5 實(shí)驗(yàn)方案與性能分析
6．6 小結(jié)
第7章 屬性增加且屬性值細(xì)化動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
7．1 屬性增加且屬性值細(xì)化動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)原理與算法
7．2 實(shí)驗(yàn)方案與性能分析
7．3 小結(jié)
第8章 屬性值細(xì)化且對(duì)象增加動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法研究
8．1 屬性值細(xì)化且對(duì)象增加動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)原理與算法
8．2 實(shí)驗(yàn)方案與性能分析
8．3 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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