基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统研究
| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 插图目录 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1．1 决策支持系统的发展过程及研究现状 | 第13页 |
| 1．2 决策支持系统存在的问题 | 第13-15页 |
| 1．3 基于数据挖掘的智能决策支持系统 | 第15-16页 |
| 1．4 文章的主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 数据挖掘过程 | 第18-34页 |
| 2．1 数据挖掘概念及过程 | 第18-20页 |
| 2．2 数据挖掘过程中各阶段的任务 | 第20-25页 |
| 2．3 数据挖掘的过程驱动策略 | 第25-26页 |
| 2．4 数据挖掘目标 | 第26-29页 |
| 2．5 不确定性理论与粗糙集数据分析 | 第29-33页 |
| 2．6 本章小节 | 第33-34页 |
| 第三章 数据挖掘的粗糙集模型 | 第34-59页 |
| 3．1 经典粗糙集模型及计算方法 | 第34-46页 |
| 3．2 粗糙集理论的可变精度微差关系模型 | 第46-53页 |
| 3．3 典型粗糙集应用系统 | 第53-57页 |
| 3．4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 数据预处理 | 第59-77页 |
| 4．1 基于GA的连续属性集离散化分析 | 第59-64页 |
| 4．2 冗余分割点约简 | 第64-67页 |
| 4．3 基于粗糙集理论的概念泛化分析 | 第67-71页 |
| 4．4 基于对象相似的空值估算 | 第71-75页 |
| 4．5 本章小节 | 第75-77页 |
| 第五章 知识约简与决策算法 | 第77-87页 |
| 5．1 基于属性上下文敏感度的启发式约简算法 | 第77-81页 |
| 5．2 决策规则求解与评价 | 第81-84页 |
| 5．3 决策分析 | 第84-86页 |
| 5．4 本章小节 | 第86-87页 |
| 第六章 RSDA—DSS的设计实现及其应用 | 第87-103页 |
| 6．1 基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统结构 | 第87-90页 |
| 6．2 RSDA—DSS的设计与实现 | 第90-92页 |
| 6．3 疾病治疗方案分析 | 第92-96页 |
| 6．4 集成AHP／RSDA的群决策支持系统 | 第96-102页 |
| 6．5 本章小结 | 第102-103页 |
| 结论 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-113页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果和发表的论文 | 第113-114页 |
| 致谢 | 第114页 |
