穩健粗糙集及應用

第1章 緒論
1.1穩健粗糙集理論的重要性
1.2粗糙集理論的產生與發展
1.3粗糙集理論的推廣
1.4穩健粗糙集及其研究現狀
1.5本書組織結構

第2章 數據噪聲分類及抗噪方法
2.1數據噪聲分類
2.1.1根據數據噪聲的特點分類
2.1.2根據數據噪聲的分布分類
2.1.3根據屬性類型分類
2.2數據噪聲檢測方法
2.2.1基於統計方法的噪聲檢測
2.2.2基於聚類方法的噪聲檢測
2.2.3基於分類模型的噪聲檢測
2.2.4基於κ—近鄰的噪聲檢測
2.2.5其他檢測方法
2.3穩健模型
2.3.1抗差估計
2.3.2基於概率思想的抗噪聲方法
2.3.3基於模型的抗噪聲方法
2.4模型穩健性評價指標
『2.4.1敏感度曲線
2.4.2基於相似性度量的穩健性評價標准
2.4.3基於信息熵的穩健性評價標准

第3章 粗糙集模型
3.1Pawlak粗糙集
3.1.1基本概念
3.1.2Pawlak粗糙集模型
3.2優勢關系粗糙集
3.2.1優勢關系
3.2.2優勢關系粗糙集模型
3.3鄰域粗糙集
3.3.1鄰域粗糙集模型
3.3.2鄰域一致性指標
3.4模糊粗糙集
3.4.1模糊算子
3.4.2模糊粗糙集模型

第4章 基於可變精度的穩健粗糙集模型
4.1變精度粗糙集
4.1.1多數包含關系
4.1.2變精度粗糙集模型
4.2β—精度模糊粗糙集
4.2.1β—精度T—范數和T—余范數
4.2.2β—精度模糊粗糙集模型
4.3變精度模糊粗糙集
4.4模糊變精度粗糙集
4.5模型穩健性對比

第5章 基於軟距離的穩健粗糙集模型
5.1穩健的軟模糊粗糙集模型
5.1.1支持向量機
5.1.2軟距離
5.1.3軟模糊粗糙集
5.1.4模型泛化性
5.1.5模型穩健性
5.2基於軟最小超球的穩健模糊粗糙集模型
5.2.1最小超球與軟最小超球
5.2.2基於軟最小超球的穩健模糊粗糙集
5.2.3模型性質及參數設置
5.2.4模型穩健性

第6章 基於穩健統計量的粗糙集模型
6.1基於穩健統計量的粗糙集
6.2模型性質
6.3模型穩健性
6.3.1理論對比分析
6.3.2實驗對比分析

第7章 概率模糊粗糙集模型
7.1問題的提出
7.2概率模糊粗糙集
7.3模型性質
7.4模型穩健性

第8章 穩健模糊粗糙分類模型
8.1模糊粗糙決策樹
8.1.1兩類分類問題的模糊粗糙決策樹
8.1.2多類分類問題的模糊粗糙決策樹
8.1.3討論
8.2穩健模糊粗糙分類器
8.2.1穩健模糊粗糙分類原理
8.2.2穩健性分析
8.3基於模糊粗糙集的原型選擇及分類模型
8.3.1原型評價指標和原型影響域
8.3.2穩健模糊粗糙原型選擇
8.3.3基於原型覆蓋的穩健分類
8.3.4分類模型性能分析

第9章 穩健粗糙集的應用
9.1穩健粗糙集在太陽耀斑預報中的應用
9.1.1太陽耀斑預報的研究現狀
9.1.2太陽耀斑數據介紹
9.1.3基於穩健模糊粗糙集的太陽耀斑預報模型
9.1.4預報模型性能分析
9.2穩健模糊粗糙集在風速預報中的應用
9.2.1風電預報的不確定性
9.2.2風電預報模型的研究現狀
9.2.3基於穩健模糊粗糙集的風速預測模型
9.2，4預測模型性能分析

參考文獻