| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和研究内容 | 第9-11页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·流域数据挖掘研究现状 | 第11-12页 |
| ·粗糙集理论研究现状 | 第12-14页 |
| ·粒子群算法研究现状 | 第14-15页 |
| ·复合粗糙集理论和粒子群算法在流域信息分析中的应用现状 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 粗糙集基本理论和属性约简算法 | 第17-31页 |
| ·粗糙集基本理论 | 第17-24页 |
| ·信息系统与不可分辨关系 | 第17-18页 |
| ·不精确范畴、近似与粗糙集 | 第18-21页 |
| ·知识约简和核 | 第21-23页 |
| ·值约简 | 第23页 |
| ·求核算法 | 第23-24页 |
| ·属性约简算法 | 第24-28页 |
| ·基于区分矩阵的约简 | 第24-26页 |
| ·基于启发信息的约简 | 第26页 |
| ·基于遗传算法的约简 | 第26-28页 |
| ·属性约简算法在流域数据中的应用分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 粒子群算法概述 | 第31-39页 |
| ·粒子群算法的基本原理 | 第31-32页 |
| ·基本粒子群算法 | 第32-33页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第33-34页 |
| ·离散二进制粒子群算法 | 第34-36页 |
| ·量子粒子群算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于量子粒子群的粗糙集属性约简 | 第39-51页 |
| ·基于量子粒子群的属性约简算法设计 | 第39-42页 |
| ·编码设计 | 第39-40页 |
| ·适应度函数设计 | 第40-41页 |
| ·粒子更新 | 第41-42页 |
| ·粒子编码转换 | 第42页 |
| ·量子粒子群约简算法框架 | 第42-44页 |
| ·算法分析 | 第44页 |
| ·实验分析 | 第44-49页 |
| ·实例数据 | 第44-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于量子粒子群算法的属性约简算法在流域站网数据中的应用 | 第51-61页 |
| ·数据来源及预处理 | 第51-53页 |
| ·数据离散化 | 第53-54页 |
| ·流量数据约简 | 第54-55页 |
| ·约简效果验证 | 第55-58页 |
| ·结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·研究工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间发表论文和科研情况 | 第69页 |