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第1章 关联规则基本技术及研究现状1

1.1 数据挖掘与关联规则2

1.2 关联规则分类4

1.3 关联规则挖掘算法5

1.4 关联规则挖掘现状7

1.5 关联规则挖掘面临的挑战9

1.6 关联规则质量的评价9

参考文献12

第2章 基于模糊概念格的关联规则挖掘14

2.1 模糊关联规则的相关概念和间题描述15

2.1.1 关联规则概述15

2.1.2 关联规则定义16

2.1.3 关联规则的研究现状17

2.1.4 概念格的研究现状19

2.1.5 模糊关联规则提出20

2.1.6 模糊关联规则的问题描述21

2.2 模糊关联规则格的提取22

2.2.1 建格方法23

2.2.2 关联规则格的提取25

2.2.3 模糊关联规则格的提取26

2.3 模糊关联规则挖掘算法29

2.3.1 关联规则挖掘算法及性质30

2.3.2 模糊关联规则挖掘算法及性质31

2.3.3 模糊关联规则格的动态维护34

2.3.4 模糊关联规则格的规则提取步骤35

2.3.5 模糊关联规则格与Apriori的关联规则挖掘算法分析36

2.4 模糊关联规则应用37

2.4.1 模糊关联规则应用示例一37

2.4.2 模糊关联规则算法性能分析39

2.4.3 模糊关联规则应用示例二——基于模糊概念格的气象云图识别关系模型及应用40

参考文献47

第3章 基于粗糙概念格的关联规则挖掘50

3.1 粗糙概念格基本理论50

3.1.1 概念格基本概念51

3.1.2 粗糙概念格52

3.1.3 概念格上的粗糙集53

3.2 粗糙概念格的构建54

3.2.1 粗糙概念格的性质和分层建格思想54

3.2.2 建格算法55

3.2.3 算法分析56

3.2.4 实例分析56

3.3 基于粗糙概念格的关联规则挖掘模型58

3.3.1 多属性约简的关联规则59

3.3.2 多属性约简的决策规则约简60

3.3.3 决策背景和决策规则获取60

3.3.4 决策背景的属性约简63

3.4 基于粗糙集理论的关联规则应用68

参考文献74

第4章 智能控制76

4.1 智能控制基本概念和特点77

4.1.1 控制系统理论简介77

4.1.2 智能控制基本概念78

4.1.3 智能控制研究对象特点79

4.1.4 智能控制基本特点79

4.2 智能控制基本技术81

4.2.1 控制系统的传统建模方法82

4.2.2 智能控制基本技术84

4.2.3 智能混合控制基本技术86

4.3 智能控制主要应用及发展趋势89

4.3.1 智能控制主要应用90

4.3.2 智能控制的发展趋势91

参考文献92

第5章 基于模糊关联规则的智能控制93

5.1 模糊控制的基本理论93

5.1.1 模糊集合论基础94

5.1.2 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成98

5.1.3 模糊语言和模糊推理105

5.2 模糊控制特点106

5.3 模糊关联规则107

5.3.1 关联规则的相关概念107

5.3.2 模糊关联规则挖掘模型109

5.3.3 模糊关联规则挖掘的相关概念111

5.3.4 模糊关联规则挖掘算法112

5.4 模糊控制系统的组成和原理113

5.4.1 模糊控制系统结构113

5.4.2 模糊控制器的组成和原理116

5.4.3 模糊控制器的设计过程118

5.5 模糊控制应用案例118

5.5.1 超声波传感器的设计119

5.5.2 机械手移动机器人避障模糊控制器的设计122

参考文献133

第6章 基于粗糙集理论的智能控制134

6.1 粗糙决策理论134

6.1.1 基本概念134

6.1.2 基本性质136

6.2 粗糙集模型138

6.3 粗糙-模糊集模型147

6.3.1 模糊集的基本概念147

6.3.2 模糊关系150

6.3.3 粗糙模糊集151

6.4 粗糙模糊控制系统设计159

6.4.1 差别矩阵160

6.4.2 基于差别矩阵的模糊规则挖掘算法160

6.4.3 仿真研究165

6.5 粗糙控制器设计166

6.5.1 粗糙PID的实现结构167

6.5.2 粗糙非PID控制器170

6.6 基于粗集理论的倒立摆控制系统模型172

6.6.1 二级倒立摆系统建模173

6.6.2 粗糙集评定法中的因素显著性判据174

6.6.3 粗糙集评定法在二级倒立摆系统中的应用175

参考文献176

第7章 区间概念格在智能控制中的应用178

7.1 区间概念格的基本理论178

7.1.1 区间概念格的定义179

7.1.2 概念度量180

7.2 区间概念格的结构特性182

7.2.1 区间概念格的结点特征182

7.2.2 区间概念格的结构特点183

7.3 基于区间概念格的关联规则挖掘186

7.3.1 经典概念格的关联规则获取186

7.3.2 粗糙概念格的关联规则获取190

7.3.3 区间概念格的关联规则获取193

7.4 基于区间概念格的决策模型199

7.4.1 基于区间概念格的推理算法199

7.4.2 推理常用方法200

7.4.3 区间概念格推理方法的特点203

7.4.4 基于区间概念格的决策模型构建204

7.5 基于区间概念格的决策模型的优化207

7.5.1 区间概念格域值的选取207

7.5.2 区间概念格域值的动态优化207

7.6 区间概念格决策模型在皮肤病诊断中的应用212

参考文献217

第8章 关联规则与智能控制的技术进展219

8.1 关联规则最新技术进展219

8.1.1 关联规则隐藏219

8.1.2 可行动关联规则和领域驱动关联规则220

8.1.3 关联规则、模式应用研究221

8.1.4 关联规则在我国的应用221

8.2 智能控制最新技术进展和应用领域222

8.3 值得探索的研究方向225

参考文献226