复杂系统预测中知识约简算法及其表示的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-8页 |
| 引言 | 第8-11页 |
| 1 知识发现的技术方法与应用 | 第11-20页 |
| ·知识发现的产生与发展 | 第11页 |
| ·知识发现的技术与方法 | 第11-17页 |
| ·知识发现面临的挑战 | 第17-18页 |
| ·知识发现的应用与成果 | 第18-20页 |
| 2 复杂不确定性系统的预测 | 第20-35页 |
| ·预测理论的产生与发展 | 第20页 |
| ·复杂不确定性系统的特性 | 第20-23页 |
| ·复杂不确定性系统的定义与特性 | 第20-22页 |
| ·复杂不确定性系统的预测理论 | 第22-23页 |
| ·复杂不确定性系统预测的基本原则与步骤 | 第23-24页 |
| ·数据的收集与表示 | 第24-28页 |
| ·常用的预测方法 | 第28-32页 |
| ·定性预测方法 | 第28-29页 |
| ·回归预测法 | 第29页 |
| ·时间序列分析预测法 | 第29-32页 |
| ·景气预测法 | 第32页 |
| ·现有的不确定性系统的预测方法 | 第32-35页 |
| 3 复杂不确定性系统预测中的知识约简算法研究 | 第35-54页 |
| ·基于粗糙集的知识约简 | 第35页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第35-37页 |
| ·知识、划分与等价关系 | 第36页 |
| ·信息表、不可分辨关系和基本集 | 第36-37页 |
| ·知识约简 | 第37页 |
| ·知识的相对约简 | 第37页 |
| ·分类知识的属性约简与值约简 | 第37-44页 |
| ·属性约简与值约简的一般算法 | 第38页 |
| ·属性约简与值约简简化算法 | 第38-41页 |
| ·简化算法解析 | 第41-44页 |
| ·分类知识属性约简和值约简简化算法的应用实例 | 第44-48页 |
| ·属性约简简化算法的性能分析 | 第48-51页 |
| ·时间复杂度分析 | 第48-51页 |
| ·有效性分析 | 第51页 |
| ·值约简简化算法的性能分析 | 第51-54页 |
| 4 分类知识的表示研究 | 第54-65页 |
| ·基于粗糙集的分类知识的获取 | 第54-55页 |
| ·概念格的基本概念 | 第55-56页 |
| ·基于概念格的知识表示方法 | 第56-62页 |
| ·完备的分类知识的挖掘算法 | 第56-57页 |
| ·概念格的构造算法 | 第57-59页 |
| ·基于认知心理与信息熵的概念格建造简化算法 | 第59-62页 |
| ·概念格构造简化算法的解析 | 第62-64页 |
| ·概念格构造简化算法的性能分析 | 第64-65页 |
| 5 结束语 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
