| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-5页 |
| 第一章 绪论 | 第5-8页 |
| ·研究概况 | 第5-6页 |
| ·研究背景 | 第6页 |
| ·论文的组织结构 | 第6-8页 |
| 第二章 预备知识 | 第8-18页 |
| ·经典粗糙集理论 | 第8-11页 |
| ·包含度理论 | 第11-12页 |
| ·Dempster-Shafer证据理论 | 第12-14页 |
| ·模糊粗糙集理论 | 第14-18页 |
| ·模糊逻辑算子 | 第14-15页 |
| ·模糊粗糙集 | 第15-18页 |
| 第三章 基于正规概率空间的粗糙集的度量 | 第18-23页 |
| ·粗糙集的近似精度与粗糙隶属度可以归结为包含度 | 第18-19页 |
| ·近似分类精度与近似分类质量可以归结为包含度 | 第19-20页 |
| ·属性依赖性度量和属性重要性度量可以归结为包含度 | 第20-21页 |
| ·相对错分类精度可以归结为包含度 | 第21页 |
| ·决策规则的可信度和覆盖度可以归结为包含度 | 第21-22页 |
| 小结 | 第22-23页 |
| 第四章 模糊粗糙集的度量 | 第23-27页 |
| ·模糊粗糙集的下、上近似质量的测度分别是信任函数和似然函数 | 第23-24页 |
| ·模糊粗糙集中的度量 | 第24-27页 |
| 第五章 模糊粗糙集的属性约简 | 第27-31页 |
| ·基于信任函数的属性约简 | 第27页 |
| ·基于高斯核函数的属性约简 | 第27-29页 |
| ·利用加权聚合算子合成相似关系进行属性约简 | 第29-30页 |
| 小结 | 第30-31页 |
| 结论 | 第31-32页 |
| 参考文献 | 第32-36页 |
| 致谢 | 第36-37页 |
| 附录 | 第37-44页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第44页 |