粒计算及其不确定信息度量的理论与方法

粒计算是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法，它涵盖了所有有关粒度的理论、方法和技术，是研究复杂问题求解、海量数据挖掘和不确定性信息处理等问题的有力工具。经过十多年的发展，在与多学科交叉研究的过程中，粒计算正逐步形成其特有的研究体系。《粒计算及其不确定信息度量的理论与方法》介绍了粒计算及其不确定信息度量的理论与方法的最新进展，内容涉及不确定信息处理的基本理论，Rough集理论及其不确定信息度量，边界不确定信息的处理-Rough集、Fuzzy集和Vague集理论，基于信息粒度与Rough集的决策细化的理论分析，基于粒计算的知识约简，基于粒计算的基因表达谱数据挖掘研究，基于粒计算的图像检索，时间序列下的粒度决策演化模型等。《粒计算及其不确定信息度量的理论与方法》可供计算机、模式识别与智能系统、自动化等相关专业的研究人员、教师、研究生、高年级本科生和工程技术人员参考。