基于变精度粗糙集的完备约简和知识抽取方法及其应用研究
| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 与完备约简和知识抽取理论相关研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 属性约简研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 多约简方法研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.4 脑功能连接通路研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 亟需解决的关键问题 | 第19-20页 |
| 1.4 研究内容与组织结构 | 第20-23页 |
| 第2章 基于变精度粗糙集的完备约简和知识抽取理论 | 第23-49页 |
| 2.1 变精度粗糙集属性约简 | 第23-26页 |
| 2.1.1 变精度粗糙集模型 | 第23-24页 |
| 2.1.2 动态加速约简机制 | 第24-26页 |
| 2.2 最大分布约简和分布表 | 第26-32页 |
| 2.2.1 最大分布约简的定义 | 第26页 |
| 2.2.2 β-分布约简 | 第26-28页 |
| 2.2.3 分布表的定义 | 第28-31页 |
| 2.2.4 约简中属性的作用 | 第31-32页 |
| 2.3 完备约简与多知识 | 第32-40页 |
| 2.3.1 约简的完备性 | 第33-34页 |
| 2.3.2 谱系二叉树结构 | 第34-37页 |
| 2.3.3 多知识系统的完整性指标 | 第37-40页 |
| 2.4 知识的空间结构 | 第40-48页 |
| 2.4.1 完备约简的空间结构 | 第40-43页 |
| 2.4.2 多知识的空间结构 | 第43-47页 |
| 2.4.3 知识双层空间结构 | 第47-48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 基于谱系二叉树结构的完备属性约简研究 | 第49-71页 |
| 3.1 完备属性约简策略 | 第49-50页 |
| 3.2 分布表与属性序 | 第50-53页 |
| 3.2.1 分布表缩减 | 第50-51页 |
| 3.2.2 属性序动态更新 | 第51-53页 |
| 3.3 二值分类与谱系树剪枝 | 第53-57页 |
| 3.3.1 基于二值分类方法的属性约简 | 第53-54页 |
| 3.3.2 基于谱系树剪枝的二值分类算法 | 第54-57页 |
| 3.4 基于变精度粗糙集的完备属性约简算法 | 第57-60页 |
| 3.5 完备属性约简算法的性能分析 | 第60-70页 |
| 3.5.1 标准数据集测试 | 第60-62页 |
| 3.5.2 谱系二叉树剪枝策略的优化分析 | 第62-67页 |
| 3.5.3 与非核属性替换策略的比较 | 第67-68页 |
| 3.5.4 与群智能优化策略的比较 | 第68-70页 |
| 3.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第4章 基于完备属性约简的知识抽取和结构研究 | 第71-89页 |
| 4.1 多知识抽取框架 | 第71-72页 |
| 4.2 知识抽取的数据预处理 | 第72-76页 |
| 4.2.1 缺失值和属性离散化处理 | 第72-73页 |
| 4.2.2 基于信息熵的并行连续属性离散化 | 第73-76页 |
| 4.3 基于多知识系统的知识空间结构研究 | 第76-88页 |
| 4.3.1 基于完备属性约简的多知识系统 | 第76-80页 |
| 4.3.2 基于多知识系统的决策确定方法 | 第80-83页 |
| 4.3.3 知识结构构造算法 | 第83-88页 |
| 4.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 多知识抽取系统的脑认知应用研究 | 第89-114页 |
| 5.1 多知识抽取系统系统功能和应用需求 | 第89-93页 |
| 5.1.1 多知识抽取系统 | 第89-91页 |
| 5.1.2 脑功能连接通路的研究需求 | 第91-93页 |
| 5.2 记忆想象认知实验背景 | 第93-97页 |
| 5.2.1 认知实验组块设计 | 第93-94页 |
| 5.2.2 感兴趣区域的选择 | 第94-95页 |
| 5.2.3 脑数据预处理 | 第95-97页 |
| 5.3 记忆想象实验的应用及分析 | 第97-113页 |
| 5.3.1 多知识抽取系统的记忆想象实验应用 | 第97-99页 |
| 5.3.2 记忆想象实验的完备约简策略比较 | 第99-101页 |
| 5.3.3 完备约简分析与讨论 | 第101-106页 |
| 5.3.4 多知识分析与讨论 | 第106-113页 |
| 5.4 本章小结 | 第113-114页 |
| 结论 | 第114-117页 |
| 参考文献 | 第117-128页 |
| 附录A 信息熵 | 第128-129页 |
| 附录B 脑数据的外延与内涵 | 第129-139页 |
| 附录C 脑数据的上邻近 | 第139-141页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第141-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
| 作者简介 | 第143页 |
