基于粗糙集的贝叶斯网络模式识别模型与方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究的现状 | 第10-12页 |
| ·主动贝叶斯网络模式识别模型和方法 | 第10页 |
| ·动态贝叶斯网络模式识别模型和方法 | 第10-11页 |
| ·多模块集成式贝叶斯网络模式识别模型和方法 | 第11页 |
| ·基于遗传算法的贝叶斯网络模式识别模型和方法 | 第11-12页 |
| ·研究思路与研究内容 | 第12-14页 |
| ·研究思路 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-14页 |
| 2 贝叶斯网络分类器 | 第14-33页 |
| ·贝叶斯网络理论的起源与发展 | 第14-15页 |
| ·贝叶斯网络概述 | 第15-18页 |
| ·贝叶斯网络的定义 | 第15页 |
| ·贝叶斯网络的构成 | 第15-18页 |
| ·贝叶斯网络学习算法 | 第18-25页 |
| ·贝叶斯网络的结构学习 | 第18-23页 |
| ·贝叶斯网络的参数学习 | 第23-25页 |
| ·贝叶斯网络分类器 | 第25-31页 |
| ·贝叶斯网络分类器的概述 | 第26页 |
| ·几种典型的贝叶斯网络分类器 | 第26-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 3 基于粗糙集的贝叶斯模式识别模型和方法 | 第33-50页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第33-35页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第33-34页 |
| ·基于粗糙集理论的属性约简 | 第34-35页 |
| ·变精度粗糙集模型 | 第35-38页 |
| ·变精度粗糙集模型概述 | 第35-36页 |
| ·完备信息系统的变精度粗糙集约简方法 | 第36-37页 |
| ·不完备信息系统的变精度粗糙集约简方法 | 第37-38页 |
| ·基于粗糙集的贝叶斯网络分类器 | 第38-48页 |
| ·基于粗糙集的贝叶斯理论 | 第38-40页 |
| ·基于粗糙集的贝叶斯网络分类器学习算法 | 第40-45页 |
| ·粗糙集-贝叶斯网络分类器 | 第45-46页 |
| ·实验分析 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 4 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·主要结论 | 第50页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 附录 | 第59-61页 |
