第1章　Z.Pawlak粗集的概念与应用

§1.1　Z.Pawlak粗集与它的结构

§1.2　集合X的下近似与上近似关系

§1.3　知识的属性依赖发现

§1.4　知识的颗粒特征

§1.5　知识粒度与属性的依赖

§1.6　重要度与最小约简

§1.7　决策系统与决策协调度

§1.8　粗集在决策中的应用

第2章　变异粗集

§2.1　变异粗集和它的结构

§2.2　［α／R］知识与［α／R］知识挖掘判定定理

§2.3　变异知识［α／R］和它的依赖特性

§2.4　［α／R］知识－［R］知识生成与它的依赖性定理

§2.5 ［α／R］知识－［R］知识k阶生成与它的依赖性定理

§3.1　元素迁移f与元素迁移？概念

第3章　S－粗集

§3.2　单向S－粗集

§3.3　双向S－粗集与单向S－粗集对偶

§3.4　分解基，f－分解类与还原基，？－还原类

§3.5　S－粗集的F－分解定理

§3.6　S－粗集的？－还原定理

§3.7　F－分解－？－还原的关系与分解基－还原基的不变性

§3.8　S－粗集的副集α－生成与α－生成定理

§3.9　S－粗集的副集η－嵌入与η－嵌入定理

§3.10　单向变异S－粗集

§3.11　双向变异S－粗集

§3.12　变异S－粗集的变异－对偶原理

第4章　S－粗集与它的遗传

§4.1　f－遗传基因与f－遗传知识

§4.2　S－粗集的F－遗传与F－遗传定理

§4.3　S－粗集的F－遗传显性特征

§4.4　F－遗传变异与F－遗传显性的关系

§4.5　？－遗传基因与？－遗传知识

§4.6　S－粗集的？－遗传与？－遗传定理

§4.7　S－粗集的？－遗传隐性特征

§4.8　？－遗传变异与？－遗传隐性的关系

§4.9　（f，？）－遗传知识与（f，？）－遗传基因

§4.10　S－粗集的（F，？）－遗传与（F，？）－遗传定理

§4.11 （F，？）－遗传显性与（F，？）－遗传隐性的关系

§4.12　S－粗集在新金属材料发现中的应用

§4.13　S－粗集在知识过滤－知识发现中的应用

§5.1　元素迁移f与f－记忆知识

第5章　S－粗集与它的记忆

§5.2　F－记忆S－粗集与它的F－记忆特性

§5.3　元素迁移？与？－记忆知识

§5.4　？－记忆S－粗集与它的？－记忆特性

§5.5　（f，？）－记忆知识

§5.6　？－记忆S－粗集与它的？－记忆特性

§5.7　S－粗集的记忆特性在系统跟踪识别中的应用

第6章　函数S－粗集

§6.1 函数单向S－粗集

§6.2　函数双向S－粗集

§6.3 函数单向S－粗集的对偶形式

§6.4　函数S－粗集与S－粗集的关系

§6.5 函数迁移与它的特征

§6.6　函数S－粗集的数据模型与系统规律分离应用

§6.7 函数粗集与Z.Pawlak粗集的关系

第7章　S－粗决策与S－粗决策模型

§7.1　普通集上的决策与决策模型

§7.2　Z.Pawlak粗集生成的粗决策与粗决策模型

§7.3　单向S－粗决策与粗决策模型

§7.4　双向S－粗决策与粗决策模型

§7.5　单向S－粗决策对偶与对偶粗决策模型

第8章　S－粗集与学科交叉，渗透，融合，嫁接讨论

§8.1　S－粗集与系统分析－系统识别的渗透

§8.2　S－粗集与生命科学的嫁接

§8.3 函数S－粗集与系统管理的融合

§8.4　函数S－粗集与金融－经济系统的交叉

参考文献