| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 数值型数据的粗糙集理论与特征选择研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的研究内容与组织结构 | 第12-15页 |
| 第二章 数值型数据的粗糙集理论基础与特征选择 | 第15-23页 |
| 2.1 信息系统 | 第15-16页 |
| 2.2 经典粗糙集模型 | 第16-18页 |
| 2.3 邻域粗糙集模型 | 第18-19页 |
| 2.4 模糊粗糙集模型 | 第19-20页 |
| 2.5 基于粗糙集的特征选择 | 第20-23页 |
| 第三章 邻域粗糙集模型的改进与特征选择算法 | 第23-55页 |
| 3.1 基于自适应邻域粒化的模糊熵特征选择算法 | 第23-39页 |
| 3.1.1 自适应邻域粒化邻域粗糙集模型 | 第23-29页 |
| 3.1.2 特征选择算法 | 第29-33页 |
| 3.1.3 实验及结果分析 | 第33-39页 |
| 3.2 基于邻域量化容差关系粗糙集的条件熵特征选择算法 | 第39-54页 |
| 3.2.1 邻域量化容差关系粗糙集模型 | 第39-42页 |
| 3.2.2 条件熵特征选择算法 | 第42-46页 |
| 3.2.3 实验及结果分析 | 第46-54页 |
| 3.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 模糊粗糙集模型的改进与特征选择算法 | 第55-82页 |
| 4.1 大间隔模糊粒化的模糊粗糙集与特征选择算法 | 第55-71页 |
| 4.1.1 大间隔模糊粒化模糊粗糙集 | 第55-62页 |
| 4.1.2 特征选择算法 | 第62-66页 |
| 4.1.3 实验及结果分析 | 第66-71页 |
| 4.2 基于模糊容差关系的模糊信息增益率特征选择算法 | 第71-81页 |
| 4.2.1 基于模糊容差关系的粗糙集模型 | 第71-73页 |
| 4.2.2 模糊信息增益率特征选择算法 | 第73-77页 |
| 4.2.3 实验及结果分析 | 第77-81页 |
| 4.3 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 两类特征选择算法对比 | 第82-92页 |
| 5.1 数值型完备信息系统特征选择算法对比分析 | 第82-86页 |
| 5.2 数值型不完备信息系统特征选择算法对比分析 | 第86-91页 |
| 5.3 本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 总结与展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 附录A 图索引 | 第100-101页 |
| 附录B 表索引 | 第101-102页 |
| Appendix A Figure Index | 第102-103页 |
| Appendix B Table Index | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第105页 |