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，研究内容覆盖了有关粒度的主要理论、方法和技术，是研究复杂问题求解、大数据挖掘和模糊不确定信息处理等当前面临的关键问题的有效工具。本书介绍了粗糙集理论、概念格理论、三支决策理论等粒计算研究的概述和最新进展。全书共14章，主要由两部分组成（多粒度计算、三支决策），具体包括面向决策问题的多粒度计算、多粒度融合与计算、多属性群决策的犹豫模糊多粒度建模、鲁棒模糊粗糙集、广义多粒度标记决策系统的粒度标记组合与知识表示、多源信息融合的粒计算方法、动态多粒度标记决策系统的最优粒度选择、三支聚类分析、动态粒度下的序贯三支决策属性约简方法、序贯三支决策理论框架、三支概念分析及其粒度分析、三支决策推荐系统、基于三支决策的能耗敏感的容器合并策略研究、三支决策简介。

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