| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·几种优化算法简介 | 第12-19页 |
| ·优化算法应用 | 第19-23页 |
| ·本文的组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 粗糙集基本知识 | 第25-39页 |
| ·知识和不可区分关系 | 第25-27页 |
| ·上近似和下近似 | 第27-30页 |
| ·信息系统 | 第30-31页 |
| ·属性约简 | 第31-35页 |
| ·属性约简方法 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 和声搜索算法的基本原理及改进方法 | 第39-49页 |
| ·基本和声搜索算法 | 第39-42页 |
| ·改进和声搜索算法 | 第42-45页 |
| ·全局最优和声搜索算法 | 第45页 |
| ·自适应和声搜索算法 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 改进的全局最优和声搜索算法 | 第49-65页 |
| ·改进算法的基本思路 | 第49-50页 |
| ·改进算法的流程 | 第50-52页 |
| ·改进算法的测试与分析 | 第52-64页 |
| ·算法测试 | 第52-61页 |
| ·与其他和声搜索算法的比较 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于改进全局最优和声搜索算法的粗糙集属性约简 | 第65-71页 |
| ·属性约简模型 | 第65-66页 |
| ·改进全局最优和声搜索算法属性约简步骤 | 第66-67页 |
| ·仿真算例 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·论文工作总结 | 第71页 |
| ·下一步工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第79页 |