粗糙集理论在Web信息过滤中的应用研究
| 1． 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 课题研究的意义与背景 | 第8-9页 |
| 1．2 粗糙集理论的发展和研究现状 | 第9-10页 |
| 1．3 论文的主要内容和组织结构 | 第10-11页 |
| 2． 集合论和粗糙集理论基础 | 第11-19页 |
| 2．1 集合论的基本概念 | 第11-12页 |
| 2．2 粗糙集理论的基本概念 | 第12-18页 |
| 2．2．1 知识与知识库 | 第12-13页 |
| 2．2．2 近似与粗糙集 | 第13页 |
| 2．2．3 知识约简 | 第13-15页 |
| 2．2．4 知识表达系统 | 第15页 |
| 2．2．5 决策表与差别矩阵 | 第15-16页 |
| 2．2．6 决策规则 | 第16-18页 |
| 2．3 粗糙集与模糊集的比较 | 第18-19页 |
| 3． 属性约简算法的研究 | 第19-36页 |
| 3．1 连续值属性的离散化 | 第19-23页 |
| 3．1．1 连续值属性离散化的必要性 | 第19-20页 |
| 3．1．2 几种离散化算法的比较 | 第20-23页 |
| 3．2 属性约简算法 | 第23-32页 |
| 3．2．1 一般属性约简算法 | 第24页 |
| 3．2．2 基于差别矩阵和逻辑运算的属性约简算法 | 第24-26页 |
| 3．2．3 回溯逻辑差别矩阵算法 | 第26-27页 |
| 3．2．4 改进的启发式属性约简算法 | 第27-32页 |
| 3．3 决策表的值约简 | 第32-34页 |
| 3．3．1 一般值约简算法 | 第32-33页 |
| 3．3．2 新的值约简算法 | 第33-34页 |
| 3．4 实例 | 第34-36页 |
| 4． 基于粗糙集约简的Web信息过滤 | 第36-44页 |
| 4．1 数据预处理及特征项的提取 | 第36-38页 |
| 4．2 条件属性集和决策属性集的选取 | 第38-39页 |
| 4．3 属性的离散化处理模块 | 第39-40页 |
| 4．4 属性约简和值约简 | 第40-41页 |
| 4．5 输出决策规则 | 第41页 |
| 4．6 实验结果分析 | 第41-44页 |
| 5． 结束语 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 声明 | 第49-50页 |
| 科研成果简介 | 第50页 |
