《基于粗糙集属性约简算法的研究》由景运革所著，本书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-de-terministic 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。本书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。

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