粗糙集的知识获取方法研究
| 中文摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·粗糙集理论及应用研究的历史和现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 粗糙集基本概念 | 第15-21页 |
| ·信息系统与不完备信息系统 | 第15-16页 |
| ·近似与粗糙集 | 第16-17页 |
| ·信息熵 | 第17-18页 |
| ·决策表与决策规则 | 第18-19页 |
| ·属性约简 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于局部属性集的规则确定度 | 第21-27页 |
| ·传统决策规则确定度的局限性 | 第21-22页 |
| ·局部属性集的规则确定度 | 第22-24页 |
| ·不确定度量 | 第22-23页 |
| ·局部属性集的规则确定度 | 第23-24页 |
| ·评测规则的总确定度 | 第24-25页 |
| ·实例分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于知识距离的信息系统属性约简算法 | 第27-35页 |
| ·知识贴近度与知识距离 | 第27-28页 |
| ·知识贴近度 | 第27页 |
| ·知识距离 | 第27-28页 |
| ·信息系统中属性的重要性 | 第28-30页 |
| ·基于知识距离的信息系统属性约简算法 | 第30-31页 |
| ·自底向上的属性约简算法 | 第30页 |
| ·自顶向下的属性约简算法 | 第30-31页 |
| ·实例分析 | 第31-32页 |
| ·实验分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第五章 基于信息熵的聚类算法 | 第35-49页 |
| ·类的无序程度 | 第35-36页 |
| ·信息熵与聚类之间的关系 | 第36-39页 |
| ·基于信息熵的聚类算法 | 第39-40页 |
| ·实验分析 | 第40-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士期间发表的主要论文 | 第55-57页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 个人简介及联系方式 | 第61-63页 |
