不确定信息的处理与知识挖掘

《不确定信息的处理与知识挖掘》在作者对粗糙集相关理论进行研究及应用的基础上，系统论述了不确定信息的处理与知识挖掘理论、方法体系，囊括了包含作者近期成果在内的一些先进模型、算法和实例。主要内容包括： 第1章 绪论：简述研究背景和意义。 第2章 粗糙集及其相关理论：介绍了粗糙集理论的基本概念、知识的约简与决策规则、粗糙集扩展模型等内容。 第3章 决策系统中连续数据的离散化：主要讲述粗糙集中离散化问题描述、典型的连续属性离散化算法、基于布尔逻辑的离散化算法及其改进，基于改进粒子群优化算法的连续属性离散化等内容。 第4章 决策系统中不确定信息约简：主要阐述典型的属性约简算法、属性约简的一种新型启发式算法、基于属性区分频度的约简改进算法等内容。 第5章 决策系统中不确定信息知识挖掘：介绍了决策规则获取算法、全局寻优的完备信息系统规则获取算法、不完备信息系统的规则获取算法等内容。 第6章 不确定信息处理在城市交通管理中的应用：主要讲述了城市交通管理中的不确定性因素分析、交通流状态模式分类知识发现等内容。 本书是不确定信息处理与知识挖掘的重要参考书，旨在提升读者的知识水平和实践操作能力。