基于粗糙集和神经网络的属性约简方法研究

摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-8页
第一章 绪论	第8-14页
·粗糙集理论研究发展的历史,现状及发展趋势分析	第9-10页
·RBFNN敏感性分析的研究现状与发展	第10-12页
·本文研究的主要内容	第12页
·论文的组织结构	第12-14页
第二章 粗糙集理论	第14-22页
第三章 基于粗糙集的属性约简算法研究	第22-30页
·粗糙集的属性约简算法的研究	第23-24页
·属性约简的基本算法	第24-27页
·基于属性重要度和属性依赖度的约简算法	第27-30页
·算法描述	第27-28页
·实例分析	第28-29页
·与一般算法的比较	第29-30页
第四章 神经网络理论	第30-46页
·神经网络技术概述	第30-36页
·径向基函数神经网络	第36-46页
·径向基函数神经网络结构	第36-39页
·径向基函数神经网络的训练策略	第39-43页
·依概率测度收敛	第43-46页
第五章 基于RBFNN的冗余属性删除	第46-58页
·敏感性定义	第46-47页
·基于随机意义下的偏导数的敏感性定义及其计算式	第47-53页
·实验及分析	第53-58页
第六章 总结与展望	第58-60页
·工作总结	第58页
·研究工作展望	第58-60页
参考文献	第60-63页
致谢	第63-64页
附录:论文及科研情况	第64页