Vague集理论研究及其应用

前言
第1章 绪论
1.1 Vague集产生的背景
1.2 模糊数据挖掘
1.3 模糊决策
1.4 Vague集的国内外研究现状
1.4.1 Vague集间的相似度量
142 基于Vague集的模糊决策方法
1.4.3 Vague集的应用研究
1.5 小结
第2章 Vague集理论
2.1 Fuzzy集
2.1.1 Fuzzy集
2.1.2 Fuzzy集的运算与相关性质
2.1.3 Fuzzy集的截集与分解定理
2.1.4 Fuzzy集贴近度
2.2 Vague集
2.2.1 Vague集基本概念
2.2.2 Vague集的运算及其性质
2.2.3 Vague集的水平集
2.2.4 Vague集间的距离
2.2.5 Vague集间的相似度量
2.3 小结
第3章 Vague集向Fuzzy集转化的方法
3.1 均值法
3.2 比例法
3.3 林氏转化法
3.4 新的转化方法
3.5 实例分析
3.6 基于Vague集的模糊多目标决策
3.7 小结
第4章 Vague集的相似度
4.1 几种相似度量方法的不足
4.2 Vague集间相似度量的新方法一
4.2.1 Vague值之间的相似度量
4.2.2 Vague集之间的相似度量
4.2.3 实证分析
4.3 Vague集间相似度量的新方法二
4.3.1 Vague值间的距离
4.3.2 Vague集之间的距离
4.3.3 Vague值的相似度
4.3.4 Vague集之间的相似度
4.4 小结
第5章 Vague集的模糊熵
5.1 引言
5.2 模糊熵的定义
5.2.1 信息熵
5.2.2 模糊熵
5.3 Vague集模糊熵
5.4 Vague集模糊熵的改进
5.5 Vague集模糊熵的应用
5.6 小结
第6章 基于Vague集的聚类
6.1 聚类分析
6.1.1 划分法（Partitioning Methods）
6.1.2 层次法
6.1.3 密度算法
6.1.4 图论聚类法
6.1.5 基于网格的方法（Grid—Based Methods）
6.1.6 模型算法
6.1.7 谱系聚类法
6.2 Vague值上的谱系聚类
6.3 Vague集聚类分析的基本理论
6.4 Vague集上的直接聚类法
6.5 Vague关系图的概念和定义
6.6 Vague聚类原则
6.7 实验分析
6.8 小结
第7章 基于Vague集的关联规则算法
7.1 关联规则算法
7.1.1 关联规则的概念
7.1.2 Apriori算法
7.2 数据缺失下的Vague关联规则挖掘模型
7.3 VagueApriori算法思想
7.4 VagueApriori算法的实现
7.5 VagueApriori算法的性能分析
7.6 实例分析
7.7 小结
第8章 基于Vague集的综合评估方法
8.1 Vague值的排序方法
8.2 基于Vague集的模糊多目标决策
8.2.1 模糊多目标决策问题描述
8.2.2 目标相对优属度
8.2.3 基于Vague集的模糊多目标决策方法
8.2.4 在购买商品房问题中的应用
8.3 TOPSIS方法在Vague集中的应用
8.3.1 基于Vague值的语言术语集
8.3.2 基于Vague集的TOPSIS方法
8.3.3 在招聘人员中的应用
8.4 小结
第9章 Vague集的研究回顾与展望
9.1 Vague集的理论研究
9.1.1 Vague集的代数结构研究
9.1.2 Vague集的排序方法研究
9.1.3 Vague集（值）的相似度研究
9.1.4 Vague集的模糊多目标决策方法研究
9.2 Vague集的应用研究
9.3 Vague集的研究展望
9.4 小结
附录 VagueApriori算法核心源代码
参考文献

本书在介绍Vague集理论的基础上，对课题组几年的研究成果进行了汇集，研究了Vague集转换为Fuzzy集的方法、Vague集的相似度、Vague集的熵、基于Vague集的聚类、基于Vague集的关联规则和基于Vague集的综合评估方法，该书基于Vague集理论在数据挖掘方面应用的探讨颇具特色，较好地拓展了Vague集的应用领域，为研究Vague集理论和应用的学者提供有益参考。

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