粗糙集推理

本书首先介绍了粗糙集理论及其发展历史，包括变精度粗糙集模型、决策逻辑、知识约简、知识表达、决策表等；其次，研究了粗糙集理论与模态逻辑的非经典逻辑间的选择关系，从模态逻辑、多值逻辑、直觉逻辑、次协调逻辑等非经典逻辑到粗糙集的逻辑特征，包括模态逻辑、分级概率模态逻辑与、 Nelson代数、三值逻辑和粗糙集逻辑、知识推理逻辑、知识表达逻辑等。

1引言1.1 粗糙集理论1.2 发展史1.3 应用 参考文献2粗糙集理论 2.1 Pawlak方法.2.2 变精度粗糙集模型 2.3 相关理论2.4 形式概念分析2.5 决策逻辑 2.6.知识约简2.7 知识表达2.8 决策表参考文献 3非经典逻辑3.1 模态逻辑3.2 多值逻辑3.3 直觉逻辑3.4 次协调逻辑 参考文献 4粗糙集的逻辑特征 4.1 代数方法4.2 模态逻辑与粗糙集 4.3 分级概率模态逻辑与粗糙集 4.4 Nelson代数和粗糙集4.5 三值逻辑和粗糙集 4.6 粗糙集逻辑4.7 知识推理逻辑4.8 知识表达逻辑参考文献5基于粒度的推理框架 5.1 演绎、归纳和溯因5.2 控制语义5.3 统一公式推理 5.4 非单调推理5.5次协调、Chellas条件逻辑和关联规则5.6 推理的背景知识 参考文献6结论6.1 总结 6.2 展望 参考文献 参考文献 附录