变精度粗糙集模型在数据挖掘中的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·应用背景及研究意义 | 第10页 |
| ·粗糙集理论研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容及创新点 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 数据挖掘及粗糙集理论概述 | 第13-25页 |
| ·数据挖掘概述 | 第13-15页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的主要步骤 | 第14页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第15页 |
| ·经典粗糙集理论概述 | 第15-19页 |
| ·信息系统 | 第16页 |
| ·知识与分类 | 第16-17页 |
| ·上、下近似及隶属函数 | 第17页 |
| ·属性依赖度 | 第17-18页 |
| ·知识约简与核 | 第18-19页 |
| ·可辨识矩阵和熵 | 第19页 |
| ·经典粗糙集理论的主要研究方向 | 第19-21页 |
| ·经典粗糙集模型的扩展 | 第20页 |
| ·粗糙集数学性质的研究 | 第20-21页 |
| ·不确定性研究 | 第21页 |
| ·粗糙逻辑与粗糙推理 | 第21页 |
| ·粗糙集约简算法 | 第21页 |
| ·变精度粗糙集理论概述 | 第21-24页 |
| ·分类正确率 | 第22页 |
| ·β-近似集 | 第22-23页 |
| ·包含度阈值 | 第23页 |
| ·β相对正域、β近似质量 | 第23-24页 |
| ·变精度粗糙集理论特点 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于变精度粗糙集理论约简的特征分析 | 第25-32页 |
| ·分类质量特征分析 | 第25-27页 |
| ·相对正域特征分析 | 第27-28页 |
| ·决策类下近似特征分析 | 第28-30页 |
| ·属性约简分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 变精度粗糙集约简模型研究 | 第32-47页 |
| ·约简异常分析 | 第32-38页 |
| ·W.Ziarko 约简分析 | 第32-34页 |
| ·区间动态性 | 第34-35页 |
| ·分类异常 | 第35-36页 |
| ·决策异常 | 第36-37页 |
| ·约简跳跃 | 第37-38页 |
| ·区间约简 | 第38-44页 |
| ·相对正域级别约简研究 | 第38-41页 |
| ·决策类下近似级别约简研究 | 第41-44页 |
| ·约简层次与约简异常关系及区间约简评价 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 变精度粗糙集模型下属性约简算法 | 第47-54页 |
| ·基于变精度粗糙集模型的知识约简 | 第47页 |
| ·变精度粗糙集下的Β－下近似属性约简算法 | 第47-49页 |
| ·算法基本思想 | 第47页 |
| ·求全部属性约简算法 | 第47-48页 |
| ·求最小属性约简算法 | 第48-49页 |
| ·近似约简的优缺点 | 第49页 |
| ·变精度粗糙集下改进的Β－下近似属性约简算法 | 第49-53页 |
| ·改进的β－下近似约简思想 | 第49-50页 |
| ·改进的β-近似可辨识矩阵 | 第50页 |
| ·改进可辨识矩阵的正确性分析 | 第50-51页 |
| ·算法步骤 | 第51-52页 |
| ·算例分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 本文总结 | 第54页 |
| 未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录(攻读学位期间发表论文目录) | 第60-61页 |
| 详细摘要 | 第61-64页 |
