基于SPA的Rough集——一种数据挖掘的新方法
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1．1 知识发现（KDD）的背景 | 第7-10页 |
| 1．2 粗集理论的文献综述 | 第10-11页 |
| 1．3 集对分析（SPA）的文献综述 | 第11-13页 |
| 1．4 研究内容和方法 | 第13-14页 |
| 第二章 集对分析理论 | 第14-24页 |
| 2．1 引言 | 第14页 |
| 2．2 联系度和联系数 | 第14-16页 |
| 2．3 联系度和联系数的阶数 | 第16-18页 |
| 2．4 联系度的运算 | 第18-22页 |
| 2．5 集对分析的同异反推理 | 第22-23页 |
| 2．6 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 粗集理论与集对分析 | 第24-34页 |
| 3．1 引言 | 第24页 |
| 3．2 Rough集的基本概念 | 第24-27页 |
| 3．3 Rough集的联系度 | 第27-29页 |
| 3．4 Rough集联系度表达的拓扑特性 | 第29-30页 |
| 3．5 集合的粗等价性 | 第30-31页 |
| 3．6 等价关系之间的相对粗集及拓扑关系 | 第31-33页 |
| 3．7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于Rough集联系度的决策表简化方法 | 第34-49页 |
| 4．1 知识表达系统 | 第34-35页 |
| 4．2 决策的逻辑语言 | 第35-36页 |
| 4．3 决策表的相容性 | 第36-37页 |
| 4．4 用粗集联系度简化决策表中的属性 | 第37-38页 |
| 4．5 消去属性冗余值的Rough集联系度方法 | 第38-40页 |
| 4．6 算例分析 | 第40-48页 |
| 4．7 小结 | 第48-49页 |
| 第五章 全文总结和展望 | 第49-52页 |
| 5．1 变精度粗集理论和集对分析结合的展望 | 第49-51页 |
| 5．2 全文总结 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
