Гравировая расчет Базовый учебник baku.com
Цена: 1 150руб. (¥54.4)
Артикул: 611524814477
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара<p><img class="desc_anchor" id="desc-module-1" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><div style="margin: 0.0px auto;width: 745.0px;border: #ededed solid 1.0px;overflow: hidden;margin-bottom: 20.0px;"><div style="margin: 0.0px auto;width: 730.0px;height: 25.0px;color: #333333;font-size: 14.0px;line-height: 25.0px;font-weight: bold;padding-left: 15.0px;">Основная информация</div><div style="margin: 0.0px auto;width: 730.0px;padding-left: 15.0px;border-top: #ededed dashed 1.0px;color: #666666;line-height: 20.0px;font-size: 12.0px;padding-top: 5.0px;"><table width="700" border="0" cellspacing="10" cellpadding="5"><tr><td width="82"><strong>Название продукта:</strong></td><td width="277">Основное руководство</td><td width="82"><strong>формат:</strong></td><td width="169">16</td></tr><tr><td><strong>Автор:</strong></td><td>Редактор: Чэнь Дэган // Сюй Вэйхуа // Ли Цзиньхай // Ху Цинхуа | Монтажер: Ли Цзинке // Ли Пин</td><td><strong>Количество страниц:</strong></td><td></td></tr><tr><td><strong>Цены:</strong></td><td>68</td><td><strong>Время публикации:</strong></td><td>2019-12-01</td></tr><tr><td><strong>Номер ISBN:</strong></td><td style="color: #ff0000;font-weight: bold;font-size: 14.0px;">9787030636614</td><td><strong>Время печати:</strong></td><td>2019-12-01</td></tr><tr><td><strong>Издательство:</strong></td><td>наука</td><td><strong>Издание:</strong></td><td>1</td></tr><tr><td><strong>Типы продукта:</strong></td><td>книги</td><td><strong>Время печати:</strong></td><td>1</td></tr></table></div></div><img class="desc_anchor" id="desc-module-2" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><div style="margin: 0.0px auto;width: 745.0px;border: #ededed solid 1.0px;overflow: hidden;margin-bottom: 20.0px;"><div style="margin: 0.0px auto;width: 730.0px;height: 25.0px;color: #333333;font-size: 14.0px;line-height: 25.0px;font-weight: bold;padding-left: 15.0px;">Об авторе:</div></div><img class="desc_anchor" id="desc-module-3" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><div style="margin: 0.0px auto;width: 745.0px;border: #ededed solid 1.0px;overflow: hidden;margin-bottom: 20.0px;"><div style="margin: 0.0px auto;width: 730.0px;height: 25.0px;color: #333333;font-size: 14.0px;line-height: 25.0px;font-weight: bold;padding-left: 15.0px;">Краткое содержание:</div><div style="margin: 0.0px auto;width: 720.0px;border-top: #ededed dashed 1.0px;padding: 15.0px;color: #666666;line-height: 20.0px;font-size: 12.0px;">Гранулярные вычисления — это тема исследований, которая привлекла широкое внимание в области искусственного интеллекта. Цель этой книги — предоставить новичкам базовые рекомендации по изучению теории и методов гранулярных вычислений.В этой книге рассматриваются основные идеи и концепции в трех областях: нечетких множествах, грубых множествах и ситуационном концептуальном анализе. Основное содержание включает определение и работу нечетких множеств, структуру нечетких множеств, построение и применение нечетких отношений подобия, определение и построение грубых множеств, базовую теорию и метод приведения атрибутов, определение нечетких грубых множеств и их математической структуры, определение решетки понятий и ее основных свойств, сокращение атрибутов и извлечение правил на основе решетки понятий и т. д.<br>&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;Эту книгу можно использовать в качестве учебника для студентов старших курсов и аспирантов по прикладной математике, информатике и информатике, науке о данных и других областях, а также в качестве справочника для исследователей в смежных областях.<p>......</p></div></div><img class="desc_anchor" id="desc-module-4" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><div style="margin: 0.0px auto;width: 745.0px;border: #ededed solid 1.0px;overflow: hidden;margin-bottom: 20.0px;"><div style="margin: 0.0px auto;width: 730.0px;height: 25.0px;color: #333333;font-size: 14.0px;line-height: 25.0px;font-weight: bold;padding-left: 15.0px;">Оглавление:</div><div style="margin: 0.0px auto;width: 720.0px;border-top: #ededed dashed 1.0px;padding: 15.0px;color: #666666;line-height: 20.0px;font-size: 12.0px;">Предисловие я<br>Глава 1 Подготовка знаний 1<br>1.1 Базовые знания теории множеств 1<br>1.2 Базовые знания теории решеток 5<br>Упражнение 1 9<br>Глава 2. Основная теория нечетких множеств 11<br>2.1. Нечеткость и нечеткие множества 11<br>2.2 Операции над нечеткими множествами 16<br>2.3 Горизонтальное множество пересечений и теорема о разложении нечетких множеств 21<br>2.4. Теорема о выражениях 25.<br>2.5 Принцип расширения 27<br>2.6 Введение в одномерные нечеткие числа (избранные лекции) 30<br>2.7. Измерение нечетких множеств 33<br>Упражнение 2 37<br>Глава 3. Нечеткие отношения и их приложения 39<br>3.1. Нечеткие отношения и их синтетические операции 39<br>3.2 Транзитивность нечетких отношений 43<br>3.3 Нечеткое отношение эквивалентности и нечеткая кластеризация 46<br>3.4. Построение нечетких отношений подобия 50<br>3.5 Применение нечетких отношений сходства в обучении с учителем (избранные лекции) 54<br>3.6 Метод CRI и алгоритм тройного I нечетких рассуждений 58<br>3.7 Уравнение нечеткой связи 61<br>Упражнение 3 65<br>Глава 4. Приблизительный набор Павлака и уменьшение атрибутов 67<br>4.1 Система принятия решений и правила принятия решений 67<br>4.2. Верхние и нижние аппроксимации множеств 70<br>4.3. Грубая модель множества при общих отношениях 73<br>4.4 Приведение атрибутов и расчет систем принятия решений 76<br>4.5. Численные характеристики операторов аппроксимации 82<br>Упражнение 4 84<br>Глава 5. Нечеткое грубое множество и его математическая структура 86<br>5.1. Верхние и нижние приближения нечетких множеств 86<br>5.2 Снижение атрибутов на основе нечеткого грубого набора 89<br>5.3 Нечеткое грубое множество, основанное на нечетком отношении подобия 94<br>5.4 Решетчатая структура нечетких грубых множеств (избранные лекции) 98<br>Упражнение 5 101<br>Глава 6. Теория концептуальных решеток и методы 103<br>6.1 Формальная основа и концептуальная сетка 103<br>6.2 Объектно-ориентированная решетка понятий и атрибутно-ориентированная решетка понятий 107<br>6.3 Понятие о частицах и их свойствах 110<br>6.4 Понятие конструкции решетки 113<br>6.5 Сокращение решетки понятий 117<br>6.6 Извлечение правил решетки понятий 120<br>Упражнение 6 123<br>Ссылки 125<br><p>......</p></div></div><img class="desc_anchor" id="desc-module-5" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><div style="margin: 0.0px auto;width: 745.0px;border: #ededed solid 1.0px;overflow: hidden;margin-bottom: 20.0px;"><div style="margin: 0.0px auto;width: 730.0px;height: 25.0px;color: #333333;font-size: 14.0px;line-height: 25.0px;font-weight: bold;padding-left: 15.0px;">Цвет страница:</div></div></p>
Продавец:博库旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥ 34.4 24.9527руб.
¥143.253 027руб.
¥39.12827руб.
¥16.67353руб.
- Информация о товаре
- Фотографии
Основная информация
| Название продукта: | Основное руководство | формат: | 16 |
| Автор: | Редактор: Чэнь Дэган // Сюй Вэйхуа // Ли Цзиньхай // Ху Цинхуа | Монтажер: Ли Цзинке // Ли Пин | Количество страниц: | |
| Цены: | 68 | Время публикации: | 2019-12-01 |
| Номер ISBN: | 9787030636614 | Время печати: | 2019-12-01 |
| Издательство: | наука | Издание: | 1 |
| Типы продукта: | книги | Время печати: | 1 |
Об авторе:
Краткое содержание:
Гранулярные вычисления — это тема исследований, которая привлекла широкое внимание в области искусственного интеллекта. Цель этой книги — предоставить новичкам базовые рекомендации по изучению теории и методов гранулярных вычислений.В этой книге рассматриваются основные идеи и концепции в трех областях: нечетких множествах, грубых множествах и ситуационном концептуальном анализе. Основное содержание включает определение и работу нечетких множеств, структуру нечетких множеств, построение и применение нечетких отношений подобия, определение и построение грубых множеств, базовую теорию и метод приведения атрибутов, определение нечетких грубых множеств и их математической структуры, определение решетки понятий и ее основных свойств, сокращение атрибутов и извлечение правил на основе решетки понятий и т. д.
Эту книгу можно использовать в качестве учебника для студентов старших курсов и аспирантов по прикладной математике, информатике и информатике, науке о данных и других областях, а также в качестве справочника для исследователей в смежных областях.
Эту книгу можно использовать в качестве учебника для студентов старших курсов и аспирантов по прикладной математике, информатике и информатике, науке о данных и других областях, а также в качестве справочника для исследователей в смежных областях.
......
Оглавление:
Предисловие я
Глава 1 Подготовка знаний 1
1.1 Базовые знания теории множеств 1
1.2 Базовые знания теории решеток 5
Упражнение 1 9
Глава 2. Основная теория нечетких множеств 11
2.1. Нечеткость и нечеткие множества 11
2.2 Операции над нечеткими множествами 16
2.3 Горизонтальное множество пересечений и теорема о разложении нечетких множеств 21
2.4. Теорема о выражениях 25.
2.5 Принцип расширения 27
2.6 Введение в одномерные нечеткие числа (избранные лекции) 30
2.7. Измерение нечетких множеств 33
Упражнение 2 37
Глава 3. Нечеткие отношения и их приложения 39
3.1. Нечеткие отношения и их синтетические операции 39
3.2 Транзитивность нечетких отношений 43
3.3 Нечеткое отношение эквивалентности и нечеткая кластеризация 46
3.4. Построение нечетких отношений подобия 50
3.5 Применение нечетких отношений сходства в обучении с учителем (избранные лекции) 54
3.6 Метод CRI и алгоритм тройного I нечетких рассуждений 58
3.7 Уравнение нечеткой связи 61
Упражнение 3 65
Глава 4. Приблизительный набор Павлака и уменьшение атрибутов 67
4.1 Система принятия решений и правила принятия решений 67
4.2. Верхние и нижние аппроксимации множеств 70
4.3. Грубая модель множества при общих отношениях 73
4.4 Приведение атрибутов и расчет систем принятия решений 76
4.5. Численные характеристики операторов аппроксимации 82
Упражнение 4 84
Глава 5. Нечеткое грубое множество и его математическая структура 86
5.1. Верхние и нижние приближения нечетких множеств 86
5.2 Снижение атрибутов на основе нечеткого грубого набора 89
5.3 Нечеткое грубое множество, основанное на нечетком отношении подобия 94
5.4 Решетчатая структура нечетких грубых множеств (избранные лекции) 98
Упражнение 5 101
Глава 6. Теория концептуальных решеток и методы 103
6.1 Формальная основа и концептуальная сетка 103
6.2 Объектно-ориентированная решетка понятий и атрибутно-ориентированная решетка понятий 107
6.3 Понятие о частицах и их свойствах 110
6.4 Понятие конструкции решетки 113
6.5 Сокращение решетки понятий 117
6.6 Извлечение правил решетки понятий 120
Упражнение 6 123
Ссылки 125
Глава 1 Подготовка знаний 1
1.1 Базовые знания теории множеств 1
1.2 Базовые знания теории решеток 5
Упражнение 1 9
Глава 2. Основная теория нечетких множеств 11
2.1. Нечеткость и нечеткие множества 11
2.2 Операции над нечеткими множествами 16
2.3 Горизонтальное множество пересечений и теорема о разложении нечетких множеств 21
2.4. Теорема о выражениях 25.
2.5 Принцип расширения 27
2.6 Введение в одномерные нечеткие числа (избранные лекции) 30
2.7. Измерение нечетких множеств 33
Упражнение 2 37
Глава 3. Нечеткие отношения и их приложения 39
3.1. Нечеткие отношения и их синтетические операции 39
3.2 Транзитивность нечетких отношений 43
3.3 Нечеткое отношение эквивалентности и нечеткая кластеризация 46
3.4. Построение нечетких отношений подобия 50
3.5 Применение нечетких отношений сходства в обучении с учителем (избранные лекции) 54
3.6 Метод CRI и алгоритм тройного I нечетких рассуждений 58
3.7 Уравнение нечеткой связи 61
Упражнение 3 65
Глава 4. Приблизительный набор Павлака и уменьшение атрибутов 67
4.1 Система принятия решений и правила принятия решений 67
4.2. Верхние и нижние аппроксимации множеств 70
4.3. Грубая модель множества при общих отношениях 73
4.4 Приведение атрибутов и расчет систем принятия решений 76
4.5. Численные характеристики операторов аппроксимации 82
Упражнение 4 84
Глава 5. Нечеткое грубое множество и его математическая структура 86
5.1. Верхние и нижние приближения нечетких множеств 86
5.2 Снижение атрибутов на основе нечеткого грубого набора 89
5.3 Нечеткое грубое множество, основанное на нечетком отношении подобия 94
5.4 Решетчатая структура нечетких грубых множеств (избранные лекции) 98
Упражнение 5 101
Глава 6. Теория концептуальных решеток и методы 103
6.1 Формальная основа и концептуальная сетка 103
6.2 Объектно-ориентированная решетка понятий и атрибутно-ориентированная решетка понятий 107
6.3 Понятие о частицах и их свойствах 110
6.4 Понятие конструкции решетки 113
6.5 Сокращение решетки понятий 117
6.6 Извлечение правил решетки понятий 120
Упражнение 6 123
Ссылки 125
......
Цвет страница: