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研究生课程《信息粒度计算》教学大纲

  发布日期:2016-11-24  浏览量:203


课程编号:Math2107

课程名称:信息粒度计算

英文名称:Information granular computing

                                

开课单位:澳门赌搏网站大全                                    开课学期:

课内学时:36                                                教学方式:讲授

适用专业及层次:计算数学专业及相关专业硕士生     考核方式:考查

预修课程:数据挖掘

一、教学目标与要求

本课程较全面、系统地先容粒度计算的基本理论、方法和某些应用,重点是粗糙集及其扩展理论的概念、粗糙集的属性约简、不确定性度量,以及粗糙集与模糊集等粒计算理论间的关系等等。通过本课程中基本概念和基本定理的阐述和论证,培养研究生的抽象思维与逻辑推理能力,提高研究生的数学素养。在先容理论方法的同时,强调概念在模式识别、数据挖掘等方面的应用,培养研究生应用数学常识解决实际工程技术问题的能力。通过本课程的学习,要求研究生掌握粒计算的基本理论和方法,为学习后继课程、开展科学研究打好基础。

二、课程内容与学时分配

    第一章  粗糙集理论的基本概念(12学时)

        1.1  常识与常识库                      1.2  不精确范畴、近似与粗糙集

        1.3  常识约简                          1.4  常识的依赖性

        1.5  常识表达系统                      1.6  决策表

        1.7  区分矩阵与区分函数

第二章  粗糙集模型的算法(12学时)

    2.1  信息系统和决策表                  2.2  简单分类

        2.3  支撑子集                          2.4  决策属性的支撑度

        2.5  交的计算                          2.6  多个条件的支撑度

        2.7  函数依赖                          2.8  恒等依赖

        2.9  重要性和核                        2.10 属性依赖性

        2.11 约简

第三章  其他粗糙集模型及相互关系(12学时)

        3.1  直觉粗糙集和区间粗糙集            3.2  直觉区间粗糙集

        3.3  模糊粗糙集和粗糙模糊集            3.4  各种扩展粗糙集的不确定性度量

三、教材                      

张文修等,粗糙集理论与方法,科学出版社,2001

主要参考书

    1Pawlak Z.Rough sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data, Kluwer Academic Publishers, Boston, 1991

2.张燕平等,商空间与粒计算——结构化问题求解理论与方法,科学出版社,2010

大纲撰写负责人: 郑婷婷                      授课教师:郑婷婷,吴涛等

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