基于Rough集、T-范数和证据理论的属性约简研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 粗糙集以及属性约简的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 T-范数研究现状 | 第9页 |
| 1.2.3 证据理论的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本论文的主要内容与结构 | 第10-12页 |
| 第二章 粗糙集理论 | 第12-23页 |
| 2.1 粗糙集理论基础 | 第12-15页 |
| 2.1.1 信息系统与不可分辨关系 | 第12-13页 |
| 2.1.2 近似空间 | 第13-14页 |
| 2.1.3 属性约简 | 第14-15页 |
| 2.2 传统精度的局限性 | 第15-17页 |
| 2.2.1 Pawlak精度的局限性 | 第15页 |
| 2.2.2 基于过剩熵的精度的局限性 | 第15-17页 |
| 2.3 新精度的定义以及基于新精度的属性约简 | 第17-22页 |
| 2.3.1 新精度的定义 | 第17-20页 |
| 2.3.2 基于改进的近似精度的属性约简 | 第20-21页 |
| 2.3.3 实例比较 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于T-范数理论的属性约简 | 第23-29页 |
| 3.1 三角模 | 第23页 |
| 3.1.1 三角模的概念 | 第23页 |
| 3.2 新T-范数的构造及基于T-范数的属性约简 | 第23-28页 |
| 3.2.1 新T-范数的构造 | 第23-25页 |
| 3.2.2 基于T-范数的知识相似度及其性质 | 第25-27页 |
| 3.2.3 基于T-范数的属性约简 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于证据理论的连续值属性约简方法 | 第29-37页 |
| 4.1 证据理论基础 | 第29-31页 |
| 4.1.1 证据理论的基本概念 | 第29-30页 |
| 4.1.2 D-S合成规则 | 第30-31页 |
| 4.2 基于证据理论的属性约简方法及其实际应用 | 第31-36页 |
| 4.2.1 基于证据理论的属性约简 | 第31-32页 |
| 4.2.2 实际应用 | 第32-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 总结与展望 | 第37-38页 |
| 5.1 本文主要工作总结 | 第37页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 在读硕士研究生期间公开发表论文及科研情况 | 第42页 |
