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內容簡介： 本书系统介绍在信息系统簇或决策系统簇的F-粗糙集模型。本书定义了F-粗糙集上下近似、边界区域，在F-粗糙集中提出了F-属性依赖度和属性重要度矩阵，根据F-属性依赖度和属性重要度矩阵分别提出了属性约简算法，通过比对实验在UCI数据集、真实数据集和MATLAB生成数据集上完成， 实验结果显示， 与相关算法比较， F-邻域粗糙集可以获得更好的分类准确率. 为粗糙集在大数据方面的应用增加了一种新方法。本书内容包括并行约简的正区域、属性核和基于互信息的方法， 研究不完备序信息系统、领域决策系统和异构信息系统的属性约简及概念漂移等问题，提出模糊决策系统的F-模糊粗糙集理论。 關於作者： 徐小玉，现就职于浙江万里学院文献与信息中心，拥有信息系统项目管理师（高级）证书，多次负责校内信息化建设项目，参与宁波市《“争先进位数智督考”场景应用改革实施方案》制定。

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