概念的不确定性度量及在知识获取中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·论文选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·粗糙集不确定性度量及知识获取的研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文主要研究工作 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 粗糙集理论基础知识 | 第14-19页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·粗糙集基础概念 | 第14-15页 |
| ·概念的不确定性度量 | 第15-17页 |
| ·粗糙集的知识获取 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 模糊度随知识粒度的变化规律 | 第19-24页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·模糊度随知识粒度的单调性变化 | 第19-22页 |
| ·实例分析 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 模糊度在知识获取中的应用 | 第24-41页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·修正条件信息熵的定义及性质 | 第24-28页 |
| ·修正条件信息熵的定义 | 第24-25页 |
| ·修正条件信息熵的相关性质 | 第25-28页 |
| ·相对模糊熵的定义及性质 | 第28-30页 |
| ·相对模糊熵的定义 | 第28页 |
| ·相对模糊熵的相关性质 | 第28-30页 |
| ·属性约简实验分析 | 第30-35页 |
| ·基于新属性重要度的较小属性约简方法 | 第35-36页 |
| ·基于决策模糊熵的决策树规则获取 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 粗糙集的近似集及在知识获取中的应用 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·粗糙集近似集的相关概念 | 第41-43页 |
| ·基于粗糙集近似集的不一致决策表规则获取方法 | 第43-47页 |
| ·基于粗糙集近似集的属性约简 | 第47-52页 |
| ·近似集 R0.5(X)的属性约简算法 | 第47-50页 |
| ·实例及实验分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结及未来的工作 | 第53-55页 |
| ·本文工作总结及创新点 | 第53-54页 |
| ·不足之处及下一步工作 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻硕期间从事的科研工作及取得的研究成果 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
