| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·证据理论 | 第10-11页 |
| ·粗糙集理论 | 第11-13页 |
| ·基于粗糙集的证据理论 | 第13页 |
| ·文章的主要内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 粗糙集与证据理论 | 第15-26页 |
| ·经典粗糙集模型及计算方法 | 第15-21页 |
| ·证据理论 | 第21-26页 |
| 第三章 基于粗集理论的证据信息获取方法研究 | 第26-32页 |
| ·对象的进一步划分 | 第26-29页 |
| ·决策属性转换及证据信息的提取 | 第29-32页 |
| 第四章 决策表的分解及属性约简 | 第32-42页 |
| ·证据合成的研究现状 | 第32-35页 |
| ·决策表分解 | 第35-38页 |
| ·属性约简 | 第38-42页 |
| 第五章 证据合成与决策支持 | 第42-47页 |
| ·证据的可靠性研究 | 第42-43页 |
| ·证据的支持度 | 第43-45页 |
| ·证据合成及决策支持 | 第45-47页 |
| 第六章 实证研究——基于粗集证据理论的股票预测原型系统 | 第47-58页 |
| ·系统原理——三大理论假设 | 第47-48页 |
| ·系统体系结构与功能结构设计 | 第48-50页 |
| ·数据库编程 | 第50-52页 |
| ·数据结构与关键算法设计 | 第52-56页 |
| ·结果分析 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |