基于模糊粗糙集属性约简方法的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 属性约简算法的研究概况 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第14-17页 |
| 2 基础知识 | 第17-20页 |
| 2.1 经典粗糙集的基本概念 | 第17-18页 |
| 2.2 模糊粗糙集的基本概念 | 第18-20页 |
| 3 距离测度的模糊粗糙集模型 | 第20-33页 |
| 3.1 不变距离参数的模型 | 第20-24页 |
| 3.1.1 不变参数的模糊依赖度 | 第20-23页 |
| 3.1.2 K阶模糊依赖度 | 第23-24页 |
| 3.2 基于可变距离参数的模型 | 第24-28页 |
| 3.2.1 非单调模糊依赖度的迭代计算 | 第24-27页 |
| 3.2.2 基于非单调的模糊依赖度的算法 | 第27-28页 |
| 3.3 实验分析 | 第28-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 模糊邻域粗糙集模型 | 第33-48页 |
| 4.1 模糊邻域粗糙集模型 | 第33-39页 |
| 4.1.1 模糊决策的依赖度函数及其性质 | 第33-37页 |
| 4.1.2 变精度模糊邻域粗糙集模型 | 第37-39页 |
| 4.2 基于模糊邻域粗糙集的属性约简 | 第39-41页 |
| 4.2.1 属性重要度的定义 | 第40页 |
| 4.2.2 算法设计 | 第40-41页 |
| 4.3 实验分析 | 第41-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 模糊粗糙集拟合模型 | 第48-65页 |
| 5.1 模糊粗糙集拟合模型 | 第48-54页 |
| 5.1.1 经典模糊粗糙集的数据拟合分析 | 第48-51页 |
| 5.1.2 拟合模糊粗糙集的依赖度及其性质 | 第51-54页 |
| 5.2 基于拟合模糊粗糙集属性约简 | 第54-55页 |
| 5.2.1 属性重要度的定义 | 第54页 |
| 5.2.2 算法设计 | 第54-55页 |
| 5.3 实验分析 | 第55-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 离散空间中的模糊粗糙集模型 | 第65-82页 |
| 6.1 离散样本的模糊粗糙集模型 | 第65-68页 |
| 6.1.1 离散空间中样本模糊相似性的刻画 | 第65-66页 |
| 6.1.2 离散空间中模糊依赖度及其性质 | 第66-68页 |
| 6.2 基于离散样本的模糊粗糙集属性约简算法 | 第68-72页 |
| 6.2.1 模糊依赖度的迭代计算 | 第69-71页 |
| 6.2.2 算法设计 | 第71-72页 |
| 6.3 实验分析 | 第72-81页 |
| 6.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 结论与展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-91页 |
| 发表论文情况 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
