| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·论文背景及工作内容 | 第7-9页 |
| ·论文组织与结构 | 第9-10页 |
| 第二章 粗糙集理论基础 | 第10-16页 |
| ·ROUGH SET 理论简介 | 第10-11页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第11-14页 |
| ·决策表的不确定性度量 | 第14-15页 |
| ·本章总结 | 第15-16页 |
| 第三章 决策树学习 | 第16-24页 |
| ·决策树学习简介 | 第16-17页 |
| ·决策树分裂属性的选择 | 第17-19页 |
| ·决策树学习的剪枝方法 | 第19-22页 |
| ·决策树学习算法的评价 | 第22-23页 |
| ·本章总结 | 第23-24页 |
| 第四章 基于粗糙集理论的决策树预修剪算法 | 第24-41页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·自主式学习理论 | 第24-25页 |
| ·基于粗糙集理论的决策树预修剪算法 | 第25-35页 |
| ·算法测试 | 第35-39页 |
| ·本章总结 | 第39-41页 |
| 第五章 结论及未来工作 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 攻读硕士期间的主要工作及发表的论文 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-45页 |