| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·不完备信息系统中数据挖掘的研究现状 | 第7-9页 |
| ·数据挖掘的应用背景 | 第7页 |
| ·不完备信息系统研究现状 | 第7-8页 |
| ·不完备信息系统中规则提取的研究现状 | 第8-9页 |
| ·粗糙集理论的发展现状 | 第9-12页 |
| ·粗糙集理论的研究现状 | 第9-11页 |
| ·粗糙集理论的应用现状 | 第11-12页 |
| ·粗糙集理论中有待解决的问题 | 第12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-15页 |
| 第二章 预备知识 | 第15-27页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第15-17页 |
| ·不完备信息系统中的二元关系 | 第17-22页 |
| ·容差关系 | 第18-19页 |
| ·非对称相似关系 | 第19-20页 |
| ·限制非对称性相似关系 | 第20-21页 |
| ·特征关系 | 第21-22页 |
| ·决策树算法 | 第22-25页 |
| ·生成决策树常见问题处理 | 第22-24页 |
| ·基于粗糙集的决策树研究现状 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 遗传算法求解多变量决策树的构造 | 第27-35页 |
| ·问题的提出 | 第27页 |
| ·理论知识准备 | 第27-29页 |
| ·遗传算法求相对核属性 | 第29-31页 |
| ·遗传算法的编码方法 | 第29页 |
| ·适值函数的选取 | 第29-30页 |
| ·交叉运算 | 第30页 |
| ·变异运算 | 第30页 |
| ·遗传约简算法步骤 | 第30-31页 |
| ·多变量决策树的构造算法 | 第31-32页 |
| ·实例验证与算法分析 | 第32-34页 |
| ·实例验证 | 第32-34页 |
| ·算法分析 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于限制非对称相似关系的混合决策树的构造方法 | 第35-41页 |
| ·算法的来源 | 第35-36页 |
| ·相关概念 | 第36-37页 |
| ·构造决策树的算法 | 第37-38页 |
| ·实例分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 结束语 | 第41-43页 |
| 1.本文主要工作内容 | 第41页 |
| 2.创新点 | 第41页 |
| 3.进一步的研究工作 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 在读期间的研究成果 | 第49-50页 |