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S-粗集与数据筛选—过滤

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
符号说明第12-13页
第1章 绪论第13-21页
   ·课题研究的意义与背景第13-15页
   ·数据挖掘概述第15-17页
   ·粗集与 S-粗集研究现状第17-20页
   ·本文的研究内容和结构安排第20-21页
第2章 S-粗集理论第21-32页
   ·集合论基础与Z.Pawlak粗集第21-23页
     ·集合论基础第21-22页
     ·Z.Pawlak粗集第22-23页
   ·单向S-粗集第23-26页
     ·元素迁移f与元素迁移f|-第23-25页
     ·单向S-粗集第25-26页
   ·单向S-粗集对偶第26-27页
   ·双向S-粗集第27-32页
第3章 S-粗集与数据筛选-过滤第32-45页
   ·单向S-粗集与数据筛选-过滤第32-38页
     ·数据的属性特征第33-34页
     ·数据的筛选-过滤第34-37页
     ·数据筛选-过滤的一个应用第37-38页
   ·单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤第38-43页
     ·数据的属性特征第39-40页
     ·数据的筛选-过滤第40-42页
     ·数据筛选-过滤的一个应用第42-43页
   ·双向S-粗集与数据筛选-过滤第43-44页
   ·讨论第44-45页
第4章 基于 S-粗集的动态聚类方法第45-56页
   ·数据的动态特征第45-46页
   ·基于S-粗集的动态聚类第46-48页
     ·相似度的度量第47-48页
     ·基于S-粗集的动态聚类算法第48页
   ·基于S-粗集的动态聚类算法在无线传感器网络中的应用第48-55页
     ·EBAC算法描述第49-51页
     ·算法仿真及分析第51-55页
     ·小结第55页
   ·讨论第55-56页
第5章 论文的总结和展望第56-58页
   ·论文的总结第56页
   ·工作展望第56-58页
参考文献第58-61页
致谢第61-62页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第62页
参与的科研项目第62-63页
学位论文评阅及答辩情况表第63页

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