数据挖掘是人工智能、机器学习、数据库技术等多学科相结合的产物。本书系统介绍了数据挖掘技术的基本原理、主要方法、挖掘模式、发展及应用，重点对基于粗糙集方法的数据挖掘过程进行了系统的阐述，全面地分析了静态与增量式的相容性与不相容性决策系统的数据挖掘主要算法、基于有序与无序决策系统的数据挖掘主要算法、粗糙集合的扩展模型。本书可作为系统工程、控制工程及计算机类专业研究生的学习工具，也可作为相关专业技术人员的参考书。

第1章 导论

第2章 数据挖掘的过程及模式

第3章 粗糙集数据分析数学基础及智能决策系统框架

第4章 数据预处理

第5章 相容性决策系统的数据约减方法

第6章 不相容性决策系统的数据挖掘模型及规则提取

第7章 增量式决策系统的数据挖掘研究

第8章 有序属性决策系统的粗糙集数据约减

第9章 粗糙集合的扩展模型

第10章 基于Wed与多的数据挖掘

第11章 数据挖掘的发展及应用

参考文献