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基于两种粗糙集模型的概念漂移研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
1 绪论第10-13页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 研究现状第10-11页
    1.3 研究内容与章节安排第11-13页
2 粗糙集与F-粗糙集第13-27页
    2.1 粗糙集第13-15页
        2.1.1 粗糙集的上、下近似第13-14页
        2.1.2 粗糙集约简第14-15页
    2.2 模糊粗糙集第15-17页
        2.2.1 模糊粗糙集基本知识第15-16页
        2.2.2 模糊粗糙集的上下近似第16-17页
        2.2.3 模糊粗糙集的属性约简第17页
    2.3 F-粗糙集第17-22页
        2.3.1 F-粗糙集的上下近似第17-20页
        2.3.2 F-粗糙集的并行约简算法第20-22页
    2.4 F-模糊粗糙集第22-25页
        2.4.1 F-模糊粗糙集的上下近似第22-23页
        2.4.2 F-模糊粗糙集的模糊并行约简算法第23-25页
    2.5 联系与区别第25-26页
    2.6 本章小结第26-27页
3 决策粗糙集与三支决策粗糙集第27-33页
    3.1 决策粗糙集第27-30页
    3.2 三支决策粗糙集第30-32页
    3.3 本章小结第32-33页
4 基于F-模糊粗糙集的概念漂移探测第33-46页
    4.1 概念漂移第33页
    4.2 基于F-模糊粗糙集的概念漂移第33-34页
    4.3 基于模糊粗糙集的概念漂移探测第34-38页
    4.4 实验第38-45页
    4.5 本章小结第45-46页
5 基于三枝决策的概念漂移探测第46-61页
    5.1 基于三支决策的概念漂移思想的提出第46页
    5.2 基于边界域和负域的属性重要度第46-48页
    5.3 基于三支决策的概念漂移探测第48-60页
        5.3.1 独立的概念漂移探测第50-52页
        5.3.2 独立的概念漂移探测算法第52-56页
        5.3.3 整体概念漂移探测第56-57页
        5.3.4 实验第57-60页
    5.4 本章小结第60-61页
6 总结与展望第61-63页
    6.1 研究总结第61页
    6.2 研究展望第61-63页
参考文献第63-67页
攻读学位期间取得的研究成果第67-68页
致谢第68-70页

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