| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第9-10页 |
| 第二章 理论基础 | 第10-21页 |
| 2.1 粗糙集理论基础 | 第10-15页 |
| 2.1.1 等价关系与等价类 | 第10-11页 |
| 2.1.2 上近似与下近似 | 第11页 |
| 2.1.3 知识对系统的不确定性度量 | 第11-13页 |
| 2.1.4 依赖度与属性重要性 | 第13-15页 |
| 2.2 邻域粗糙集模型基础理论 | 第15-20页 |
| 2.2.1 基于邻域的粒化 | 第15页 |
| 2.2.2 邻域粗糙集逼近 | 第15-18页 |
| 2.2.3 邻域粗糙集示例 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 邻域粗糙集属性约简算法介绍 | 第21-26页 |
| 3.1 基于邻域粗糙集的数值特征选择算法 | 第21-22页 |
| 3.2 基于邻域粗糙集的前向搜索属性约简快速算法 | 第22-23页 |
| 3.3 基于邻域粗糙集的快速属性约简算法 | 第23-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于块集的单阈值属性约简算法 | 第26-35页 |
| 4.1 阈值的选取 | 第26-27页 |
| 4.2 基于块集的单阈值邻域算法 | 第27-31页 |
| 4.3 实验分析 | 第31-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 基于多阈值块集的属性约简算法 | 第35-44页 |
| 5.1 阈值的选取 | 第35-36页 |
| 5.2 基于多阈值块集的邻域算法 | 第36-40页 |
| 5.3 实验分析 | 第40-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第六章 邻域粗糙集属性约简算法在设备故障诊断中的应用 | 第44-49页 |
| 6.1 问题背景 | 第44-45页 |
| 6.2 基于邻域粗糙集的故障特征提取方法 | 第45页 |
| 6.3 机械设备故障诊断实例 | 第45-48页 |
| 6.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第七章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 7.1 结论 | 第49页 |
| 7.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |