| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论及预备知识 | 第8-21页 |
| 1.1 模糊数学理论 | 第10-11页 |
| 1.2 形式概念理论 | 第11-12页 |
| 1.3 粗糙集理论 | 第12-13页 |
| 1.4 程度粗糙集 | 第13页 |
| 1.5 软集和软粗糙集 | 第13-16页 |
| 1.6 多粒度粗糙集 | 第16-17页 |
| 1.7 三支决策 | 第17-19页 |
| 1.8 章节内容安排 | 第19-21页 |
| 2 序信息系统中多粒度决策粗糙集 | 第21-36页 |
| 2.1 序信息系统中粗糙隶属函数 | 第21-25页 |
| 2.2 序信息系统中概率粗糙集 | 第25-27页 |
| 2.3 序信息系统中多粒度决策粗糙集 | 第27-30页 |
| 2.4 案例分析 | 第30-36页 |
| 3 多粒度软粗糙集 | 第36-48页 |
| 3.1 乐观和悲观多粒度软粗糙集 | 第36-45页 |
| 3.1.1 乐观多粒度软粗糙集(OMGSRS) | 第36-41页 |
| 3.1.2 悲观多粒度软粗糙集(PMGSRS) | 第41-45页 |
| 3.2 单粒度与多粒度软粗糙集之间的关系 | 第45-48页 |
| 4 双量化决策粗糙集 | 第48-61页 |
| 4.1 研究动机 | 第48-49页 |
| 4.2 两种双量化决策粗糙集模型 | 第49-54页 |
| 4.3 案例分析 | 第54-61页 |
| 5 模糊数据集中基于形式概念分析的双向学习粒计算方法 | 第61-84页 |
| 5.1 模糊数据集中的概念格 | 第61-63页 |
| 5.2 模糊数据集中双向学习系统和信息粒 | 第63-66页 |
| 5.3 模糊数据集中双向学习机制和粒计算 | 第66-68页 |
| 5.4 学习算法与实验 | 第68-84页 |
| 5.4.1 模糊数据集中双向学习算法 | 第69-70页 |
| 5.4.2 时间复杂度分析 | 第70-71页 |
| 5.4.3 案例分析和试验评估 | 第71-84页 |
| 6 结论 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第91-92页 |