| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第11-13页 |
| ·粒计算概述 | 第13-14页 |
| ·自主式机器学习概述 | 第14-15页 |
| ·本人研究工作和论文内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 粗糙集理论与自主式机器学习 | 第17-27页 |
| ·粗糙集理论 | 第17-22页 |
| ·信息表知识表达系统 | 第17-18页 |
| ·经典粗糙集理论 | 第18-20页 |
| ·可变精度粗糙集理论 | 第20-22页 |
| ·自主式机器学习 | 第22-26页 |
| ·机器学习 | 第22-23页 |
| ·领域(用户)驱动的机器学习 | 第23-25页 |
| ·自主式(数据驱动)机器学习 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 数据驱动的可变精度粗糙集噪音阈值自主式获取 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·决策表的对象划分 | 第27-31页 |
| ·经典粗糙集中决策表的对象划分 | 第27-28页 |
| ·可变精度粗糙集中决策表的对象划分 | 第28页 |
| ·可变精度粗糙集噪音阈值对决策表的对象划分的影响 | 第28-31页 |
| ·数据驱动的可变精度粗糙集噪音阈值自主式获取算法 | 第31-34页 |
| ·可变精度粗糙集噪音阈值选取原则 | 第31-34页 |
| ·数据驱动的可变精度粗糙集噪音阈值自主式获取算法 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 数据驱动的可变精度粗糙集约简 | 第35-53页 |
| ·可变精度粗糙集约简 | 第35-38页 |
| ·粗糙集中的粒表示及粒计算 | 第38-39页 |
| ·决策表的粒子空间划分 | 第39-41页 |
| ·经典粗糙集中决策表的粒子空间划分 | 第39-40页 |
| ·可变精度粗糙集中决策表的粒子空间划分 | 第40-41页 |
| ·可变精度粗糙集中决策表约简异常分析 | 第41-51页 |
| ·经典粗糙集中决策表约简分析 | 第41-42页 |
| ·可变精度粗糙集中决策表约简分析 | 第42-51页 |
| ·数据驱动的可变精度粗糙集约简算法 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 仿真实验 | 第53-60页 |
| ·实验环境和实验步骤 | 第53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 结束语 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 在学期间研究成果 | 第67页 |