《粗糙集理论概述》教学课件.ppt

粗糙集理论概述;课程目标;目录;第一部分：粗糙集理论简介;粗糙集理论的起源;粗糙集理论的特点;粗糙集理论的基本思想;第二部分：基本概念;信息系统;不可分辨关系;等价类;知识颗粒;上近似和下近似;边界域和正域;粗糙度;决策表;第三部分：核心思想;属性约简;属性约简的方法;属性核;决策规则提取;规则的质量评估;知识获取;不完整信息系统;第四部分：应用领域;数据挖掘;机器学习;决策支持系统;医学诊断;图像处理;自然语言处理;金融分析;工业控制;第五部分：扩展和发展;模糊粗糙集;概率粗糙集;变精度粗糙集;粗糙神经网络;粗糙集与其他理论的结合;动态粗糙集;大数据环境下的粗糙集;深度学习与粗糙集;粗糙集在区块链中的应用;量子粗糙集;案例研究：医疗诊断;案例研究：股票预测;案例研究：客户分类;案例研究：图像识别;粗糙集工具软件介绍;粗糙集算法实现;粗糙集理论的优势;粗糙集理论的局限性;未来研究方向;粗糙集相关会议和期刊;经典文献推荐;学习资源;总结：粗糙集理论的核心思想;总结：粗糙集理论的主要应用;总结：粗糙集理论的发展趋势;问答环节