基本信息出版社：电子工业出版社
页码：180 页
出版日期：2009年05月
ISBN：7121087448/9787121087448
条形码：9787121087448
版本：第1版
装帧：平装
开本：32
正文语种：中文
丛书名：学术专著

内容简介 《粗糙关系数据库》主要研究了粗糙关系数据库理论、粗糙集与关系数据库的关系以及粗糙集理论在数据库中的应用。对粗糙集与关系数据库之间的关系、粗糙关系数据库模型、粗糙关系数据库与模糊关系数据库的关系、粗糙数据查询、粗糙函数依赖及其推理机制、基于粗糙集与信息颗粒的聚类方法、信息系统函数依赖的信息颗粒原理与计算、基于粗糙集的关系数据库范式及粗糙函数依赖的近似度量等专题进行了系统的阐述，并将其应用于数据挖掘及数据查询中，反映了当前该理论的最新研究成果。
《粗糙关系数据库》可以作为计算机科学、信息科学和管理工程等高年级本科生及硕士研究生的教材，对相关学科领域的研究人员和工程技术人员也有重要的使用和参考价值。
编辑推荐 《粗糙关系数据库》为学术专著之一。
目录
第1章 基本理论
1.1 粗糙集
1.1.1 信息系统
1.1.2 近似集及其性质
1.1.3 近似质量的刻画
1.1.4 知识约简与依赖性
1.2 粒计算
1.2.1 信息粒
1.2.2 信息粒化
1.2.3 粒计算概念
1.2.4 粒计算的研究方法与方向
1.3 粗糙关系数据库

第2章 粗糙集与RDB关系研究及RRDM
2.1 引言
2.2 RDB理论与粗糙集理论关系的研究
2.2.1 RDB与粗糙集产生的背景比较
2.2.2 关系与信息表的形式化语义比较
2.2.3 两种理论核心概念之间的关系研究
2.3 对RRDM的研究
2.3.1 引言
2.3.2 Rough关系操作算子及其性质
2.3.3 粗糙分解算子
2.4 RRDB与FRDB关系的系统研究
2.4.1 引言
2.4.2 FRDB与RRDB的概念分析
2.4.3 模糊函数依赖（FFD）、粗糙函数依赖（RFD）与
Armstrong公理
2.4.4 FRDB与RRDB的范式

第3章 粗糙数据查询
3.1 引言
3.2 数据库查询思想
3.2.1 查询与模糊查询
3.2.2 粗糙数据查询
3.3 RRDB的分解与投影原理
3.3.1 RRDB的分解原理
3.3.2 RRDB的投影原理
3.3.3 RRDB的可定义性
3.4 RRDB的粗糙数据查询
3.4.1 精确查询
3.4.2 粗糙完全查询
3.4.3 粗糙组合查询
3.4.4 算法描述
3.4.5 小结
3.5 RRDB与NIS的关系研究
3.6 RRDB属性值的粗集表示

第4章 粗糙函数依赖及其推理机制的研究
4.1 引言
4.2 函数依赖与模糊函数依赖
4.3 粗糙函数依赖与冗余因子
4.4 Rough函数依赖的性质
4.5 粗糙函数依赖的推理规则与附加的推理规则
4.5.1 粗糙函数依赖的推理规则
4.5.2 粗糙函数依赖的附加推理规则
4.6 粗糙函数依赖与函数依赖、Fuzzy函数依赖的关系

第5章 基于粗糙集与信息颗粒的聚类方法研究
5.1 引言
5.2 聚类方法简述
5.3 基于粗糙集聚类方法的分析
5.4 聚类分析中的粒度与粗集原理研究
5.5 基于粗糙集与信息粒度的聚类方法
5.5.1 基本概念
5.5.2 基于粗糙集与信息颗粒的聚类方法
5.5.3 算法描述
5.5.4 实验比较与分析

第6章 信息系统函数依赖的信息颗粒原理与计算
6.1 引言
6.2 面向机器的数据挖掘模型
6.2.1 模型语义
6.2.2 信息颗粒的位表示
6.3 位表示的性质研究
6.4 信息系统函数依赖的信息颗粒原理与计算
6.4.1 函数依赖的信息颗粒原理与计算
6.4.2 恒等依赖的信息颗粒原理与计算
6.4.3 部分依赖的信息颗粒原理与计算
6.5 算法描述与分析

第7章 关系数据库范式及信息系统规则的研究
7.1 引言
7.2 函数依赖与范式
7.3 基于粗糙集理论的关系模式范式的判定原理
7.4 信息系统软规则及其度量关系的研究
7.4.1 信息颗粒的位表示
7.4.2 几种规则及其度量之间的关系

第8章 粗糙函数依赖的近似度量
8.1 引言
8.2 相关工作
8.3 粗糙函数依赖（RFD）的度量
8.4 本章小结

第9章 结语
9.1 主要结论
9.2 研究展望
主要符号表
参考文献
……
序言 波兰学者Z. Pawlak在20世纪80年代初提出了粗糙集理论,其本质思想是利用不可分辨关系建立论域的一个划分，得到不可区分的等价类，从而建立一个近似空间来进行粒度计算，目前粗糙集已成为粒度计算的主要研究工具之一。
美国圣荷西州立大学T.Y. Lin教授于1996年向Lotfi A.Zadeh提出作“Granular Computing”的研究，Zadeh称其为“Granular Mathematics”，T.Y. Lin改称为“Granular Computing”，并缩写成GrC。粒度计算从广义上来说是一种看待客观世界的世界观和方法论。
Beaubouef Theresa Ann博士通过对粗糙集和关系数据库理论的研究，于1993年提出粗糙关系数据库，并以此为基础对粗糙关系操作算子、粗糙关系数据库的不确定性度量、粗糙函数依赖、精确数据的粗糙数据查询、模糊关系数据库模型和函数依赖与知识发现等专题进行了初步的研究，并应用于地理信息系统中。
本书在粗糙集和粒计算理论框架下，系统阐述了粗糙关系数据库操作算子、数据查询、函数依赖和近似度量等问题。全书共分9章。第1章介绍了粗糙集、粒计算及粗糙关系数据库等基本理论；第2章研究粗糙集与关系数据库的关系，介绍了粗糙关系数据库模型，探讨了粗糙关系数据库与模糊关系数据库的关系。第3章研究了粗糙数据查询；第4章探讨了粗糙函数依赖及其推理机制；第5章对基于粗糙集与信息颗粒的聚类方法进行了讨论；第6章研究了信息系统函数依赖的信息颗粒原理与计算；第7章介绍了基于粗糙集的关系数据库范式；第8章提出了粗糙函数依赖的近似度量；第9章对本书的研究进行了总结。
借本书出版之际，我要特别感谢我的博士导师沈钧毅教授和博士后导师张文修教授，两位教授不仅在学术上给了我悉心的指导，在工作和生活诸方面也给了我无私的帮助，这里谨向两位恩师表示由衷的感谢和诚挚的敬意！
我要特别感谢刘清、梁吉业、王国胤、吴渝、李德玉、吴伟志、米据生、徐久诚、张生太及郭根龙几位教授在学业上给予的无私关怀和帮助！
另外，非常感谢博士后吕晓军、孔祥玉及安诺保险经济有限公司的副总经理姚建声先生。
文摘 插图：


第1章基本理论
工欲善其事，必先利其器
——孔子《论语》
1.1 粗糙集
在自然科学、社会科学与工程技术的诸多领域中，都不同程度地涉及到对不确定因素和不完备信息的处理。从实际系统中采集到的数据常常包含着不精确的甚至不完整的信息，若采用纯数学上的假设来消除或回避这种不确定性，效果往往不理想。反之，如果对这种信息进行适当地处理，常常有助于实际系统问题的解决。因此多年来研究人员们一直在努力寻找科学地处理不完整性和不确定性的有效途径。
在经典逻辑中，只有真、假值之分，而现实生活中许多含糊现象并不能简单地用真、假值来表示，因此，长期以来许多逻辑学家和哲学家致力于研究含糊概念。1904年谓词逻辑的创始人G.Frege就提出了含糊（Vague）一词，他把它归结到边界线上，也就是说在全域上存在一些个体既不能在其某个子集上分类，也不能在该子集的补集上分类。
Lotfi A.Zadeh于1965年开拓性地提出了模糊集理论，该理论是研究和处理模糊现象的，所研究的事物的概念本身是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定，这种由于概念外延的模糊而造成的不确定性称为模糊性（Fuzziness）。
对于经典数学，人们自然而然联想到“精确”二字，精确数学建立在集合论的基础上。在康托创立的经典集合论中，经典集合所表达概念的内涵和外延都必须是明确的，一事物要么属于某集合，要么不属于某集合，二者必居其一，不允许模棱两可。但在人们的思维中，有许多没有明确外延的概念，即模糊概念。语言上有许多模糊概念的词，例如以人的年龄为论域，“青年”、“中年”、“老年”、“非年轻人”和“非老年人”都没有明确的外延，它们之间没有明确的界限，在一定意义下是一种过渡状态；或者以人的身高为论域，“高个子”、“中等身材”和“矮个子”也没有明确的外延。诸如此类的概念都是模糊概念。
控制论创始人维纳在谈人胜过任何最完善的机器时说：“人具有运用模糊概念的能力。”人脑能对模糊事物进行识别和判决，但计算机对模糊现象识别能力较差，为提高计算机识别模糊现象的能力，就需要把人们常用的模糊语言设计成机器能接受的指令和程序，以便机器能像人脑那样简洁灵活地做出相应的判断，从而提高自动识别和控制模糊现象的效率，这就推动了模糊数学的研究。
康托创立的经典集合论是经典数学的基础，它的逻辑真值是以数理逻辑为基础的。Zadeh创立
……