专家系统中知识获取的“粗糙集”方法
| 1 绪论 | 第1-11页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·论文研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| ·论文组织结构 | 第9-11页 |
| 2 专家系统知识获取与知识发现基本概念 | 第11-16页 |
| ·数据与信息 | 第11页 |
| ·知识及知识表示 | 第11-12页 |
| ·专家系统及知识库 | 第12-13页 |
| ·知识发现概念 | 第13-14页 |
| ·知识发现过程 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 3 基本粗糙集模型 | 第16-28页 |
| ·概述 | 第16-17页 |
| ·知识的分类观点 | 第17-18页 |
| ·新型的隶属关系 | 第18-21页 |
| ·知识约简 | 第21-22页 |
| ·知识的依赖性 | 第22-23页 |
| ·知识表达系统 | 第23-24页 |
| ·决策表 | 第24-25页 |
| ·规则价值的衡量 | 第25页 |
| ·区分矩阵与区分函数 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 4 变精度粗糙集模型 | 第28-32页 |
| ·概述 | 第28页 |
| ·多数包含关系 | 第28-29页 |
| ·变精度粗糙集模型中的近似集 | 第29-30页 |
| ·属性的近似依赖性 | 第30-31页 |
| ·近似约简 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 5 粗糙集知识发现 | 第32-43页 |
| ·粗糙集知识发现基本步骤 | 第32-33页 |
| ·决策表构造 | 第33-34页 |
| ·数据完备化 | 第33页 |
| ·数据离散化 | 第33-34页 |
| ·属性约简 | 第34-37页 |
| ·属性约简的多目标优化遗传算法基本原理 | 第34-36页 |
| ·遗传算法的实施 | 第36页 |
| ·动态约简 | 第36-37页 |
| ·决策规则的生成 | 第37-39页 |
| ·规则集泛化能力平分互测法 | 第39-40页 |
| ·粗糙集实验系统 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 6 应用实例 | 第43-57页 |
| ·背景介绍 | 第43-44页 |
| ·数据准备 | 第44-51页 |
| ·数据收集 | 第44-47页 |
| ·数据离散化 | 第47-49页 |
| ·数据完备化 | 第49-51页 |
| ·数据集分割 | 第51-52页 |
| ·属性约简 | 第52-54页 |
| ·规则生成 | 第54-55页 |
| ·规则集泛化能力考核 | 第55-56页 |
| ·最优规则集 | 第56-57页 |
| 7 结论及需进一步研究的问题 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·需进一步研究的问题 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-61页 |
