| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| 1.1 问题提出的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第9页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第9-10页 |
| 第二章 粗糙集理论 | 第10-18页 |
| 2.1 粗糙集理论的产生与发展 | 第10-11页 |
| 2.2 粗糙集理论的相关概念 | 第11-13页 |
| 2.3 模糊聚类 | 第13-16页 |
| 2.3.1 常见的模糊聚类算法 | 第14-15页 |
| 2.3.2 模糊聚类过程 | 第15-16页 |
| 2.4 粗糙集理论的特点 | 第16-17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 属性选择与数据约简 | 第18-23页 |
| 3.1 约简与属性选择 | 第18-19页 |
| 3.1.1 属性选择的核心思想 | 第18页 |
| 3.1.2 近似约简与动态约简 | 第18-19页 |
| 3.2 基于粗糙集的数据约简 | 第19-21页 |
| 3.2.1 基本的约简与属性选择算法 | 第19-20页 |
| 3.2.2 扩展的粗糙集模型 | 第20-21页 |
| 3.2.3 相似、容差关系 | 第21页 |
| 3.3 粗糙集理论与其他理论的结合 | 第21-22页 |
| 3.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 一种新的基于粗糙集的分层聚类反馈约简算法模型 | 第23-38页 |
| 4.1 基于粗糙集的数据关系聚类 | 第23-24页 |
| 4.2 聚类方法 | 第24-30页 |
| 4.2.1 相关概念与定义 | 第25-26页 |
| 4.2.2 聚类反馈过程 | 第26-29页 |
| 4.2.3 基于粗糙集的数据关系聚类算法 | 第29-30页 |
| 4.3 隶属度分类处理 | 第30-32页 |
| 4.3.1 隶属度分类的过程 | 第30-32页 |
| 4.3.2 隶属度分类的界限设定 | 第32页 |
| 4.4 聚类的约简 | 第32-36页 |
| 4.4.1 聚类的约简过程 | 第32-34页 |
| 4.4.2 聚类约简方案 | 第34-35页 |
| 4.4.3 约简算法 | 第35-36页 |
| 4.5 粗糙集理论的聚类约简模型 | 第36-37页 |
| 4.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 实验数据验证与分析 | 第38-43页 |
| 5.1 粗糙集理论工具简介 | 第38页 |
| 5.2 模拟实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 5.2.1 模拟数据获取 | 第38-39页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第39-42页 |
| 5.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 工作总结 | 第43页 |
| 6.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 | 第49-50页 |
| 详细中英文摘要 | 第50-54页 |