| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·知识发现的背景 | 第10-12页 |
| ·知识发现的兴起 | 第10页 |
| ·知识发现的研究内容和过程 | 第10-12页 |
| ·粗糙集理论 | 第12-17页 |
| ·粗糙集理论的产生和发展 | 第12-13页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第13-14页 |
| ·粗糙集理论的研究现状 | 第14-17页 |
| ·数据预处理研究的意义和目的 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 粗糙集的基本理论 | 第19-34页 |
| ·粗糙集理论的一些基本概念 | 第19-28页 |
| ·知识与分类 | 第19-20页 |
| ·不可分辨关系 | 第20页 |
| ·集合的下近似、上近似及边界区域 | 第20-23页 |
| ·非精确数字特征 | 第23-24页 |
| ·知识约简 | 第24-26页 |
| ·知识的依赖性 | 第26-27页 |
| ·知识表达系统 | 第27-28页 |
| ·决策表 | 第28页 |
| ·粗糙集模型概述 | 第28-33页 |
| ·概率粗糙集模型 | 第29-30页 |
| ·模糊粗糙集模型 | 第30页 |
| ·基于近似随机集的粗糙集模型 | 第30-31页 |
| ·变精度粗糙集模型 | 第31-33页 |
| ·相似关系模型 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 不完备信息系统的数据补齐 | 第34-45页 |
| ·不完备信息系统简介 | 第34-36页 |
| ·定义 | 第34页 |
| ·造成数据缺失的原因 | 第34-35页 |
| ·数据缺失机制和空值语义 | 第35-36页 |
| ·几种数据补齐算法 | 第36-39页 |
| ·非粗糙集的数据补齐算法 | 第36-38页 |
| ·基于粗糙集理论的不完备数据补齐算法(ROUSTIDA) | 第38-39页 |
| ·基于量化相似关系模型的数据补齐 | 第39-44页 |
| ·算法处理流程 | 第40-42页 |
| ·实例分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 连续属性的离散化研究 | 第45-58页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·连续属性的离散化方法 | 第46-50页 |
| ·离散化问题的描述 | 第46页 |
| ·连续属性的离散化方法的分类 | 第46-48页 |
| ·几种属性离散化算法 | 第48-50页 |
| ·基于粗糙熵的离散化算法 | 第50-56页 |
| ·粗糙熵的相关概念 | 第51-53页 |
| ·算法处理流程 | 第53-54页 |
| ·实例分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |