第一章Pawlak粗糙集的基本概念

1.1知识与知识库

1.2不精确范畴，近似与粗糙集

1.3知识约简

1.4知识的依赖性

1.5知识表达系统

1.6知识的颗粒特征

1.7决策表与信息系统

1.8重要性和核

1.9属性依赖性

1.10约简

1.11信息熵与系统不确定性

第二章S-粗糙集模型

2.1元素迁移的概念

2.2单向S-粗集

2.3双向S-粗集

2.4单向S-粗集对偶

2.5单向变异S-粗集

2.6双向变异S-粗集

2.7单向S-粗糙模糊集

2.8双向S-粗糙模糊集

2.9 S-粗集的F-分解…F-还原

2.10 S-粗集与数据筛选—过滤

2.11 S-粗集的近似处理方法

2.12 S-粗集的不确定性度量

2.13 S-粗集的粗糙熵

2.14 S-粗集与信息隐藏——还原

2.15 S-粗集与图像信息保真传递

2.16基于S-粗集的交通控制研究

第三章 函数S-粗糙集模型

3.1函数单向S-粗集

3.2函数双向S-粗集

3.3函数S-粗集与S-粗集的关系

3.4函数粗集与Z.Pawlak粗集的关系

3.5变异函数单向S-粗集

3.6变异函数双向S-粗集

3.7函数S-粗集的概率特征

3.8函数S-粗集与规律生成

3.9规律与它的颗粒特征

3.10函数S-粗集的积分度量

3.11粗积分的粗糙度与萎缩率

3.12函数S-粗集与系统扰动识别

第四章IS-粗糙集模型

4.1单向IS-粗集

4.2单向IS-粗集的近似精度

4.3单向IS-粗集的相对精度

4.4双向IS-粗集

4.5单向IS-随机粗集

4.6双向IS-随机粗集

4.7基于IS-粗集的医疗诊治知识支持系统

4.8基于IS-粗集的实时调度策略

4.9函数单向IS-粗集

4.10函数双向IS-粗集

4.11一元F-粗积分的概率估计

4.12Fp-规律与Fp-规律积分度量

4.13函数IS-粗集与图像生成

4.14函数IS-粗集与信息加密

第五章 变精度IS-粗糙集模型

5.1多数包含关系

5.2变精度粗糙集模型中的近似集

5.3集合的相对可辨别性

5.4属性的近似依赖性

5.5变精度单向IS-粗集

5.6变精度单向IS-粗集的推广

5.7变精度双向IS-粗集

5.8变精度双向IS-粗集的推广

第六章 属性SS-粗糙集模型

6.1属性集与属性可测空间

6.2属性测度μ（x）的性质

6.3属性测度μ（x）的扰动

6.4属性粗糙集

6.5属性粗糙集合的性质

6.6属性粗糙集的新型近似算子

6.7属性粗糙集的粗糙性度量

6.8依参数的属性粗糙集模型

6.9单向S-属性粗糙集

6.10依参数单向S-属性粗糙集

6.11双向S-属性粗糙集

6.12双向S-属性粗糙集的性质

参考文献