变精度粗糙集的研究及在数据库中的应用
| 第一章 引言 | 第1-8页 |
| ·应用背景 | 第6页 |
| ·变精度粗糙集(VPRS)理论的研究现状 | 第6-7页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第7页 |
| ·本文的组织结构 | 第7-8页 |
| 第二章 知识发现﹑数据挖掘及粗糙集概述 | 第8-18页 |
| ·知识发现(KDD)概述 | 第8-10页 |
| ·数据挖掘(DM)概述 | 第10-12页 |
| ·粗糙集(RS)理论概述 | 第12-16页 |
| ·变精度粗糙集(VPRS)理论概述 | 第16-18页 |
| 第三章 变精度粗糙集在不完备信息系统下的研究 | 第18-24页 |
| ·三种处理不完备信息系统的粗集扩展模型 | 第18-20页 |
| ·不完备信息系统的概念 | 第18页 |
| ·三种不完备系统下扩展粗集模型的定义 | 第18-19页 |
| ·上述三种扩展模型的优缺点分析 | 第19-20页 |
| ·变精度限制容差关系 | 第20-22页 |
| ·变精度限制容差关系模型 | 第20-21页 |
| ·与上述三种粗集扩展关系的比较 | 第21-22页 |
| ·算例分析 | 第22-23页 |
| ·展望 | 第23-24页 |
| 第四章 变精度在完备信息系统下的研究 | 第24-51页 |
| ·预备知识 | 第24-26页 |
| ·基于变精度粗糙集模型的知识约简 | 第24页 |
| ·分布约简下的属性约简和核 | 第24-25页 |
| ·条件信息熵在变精度粗集下的应用概述 | 第25-26页 |
| ·数据预处理 | 第26-28页 |
| ·变精度粗糙集下属性约简的难点分析 | 第28-30页 |
| ·变精度粗糙集下的 －下近似属性约简算法 | 第30-35页 |
| ·算法基本思想 | 第30-31页 |
| ·求全部属性约简算法 | 第31-33页 |
| ·求最小属性约简算法 | 第33-34页 |
| ·近似约简的优缺点 | 第34-35页 |
| ·变精度粗糙集下的 －下分布属性约简算法 | 第35-42页 |
| ·β－下分布约简的基本思想 | 第35-36页 |
| ·β－下分布可辨识矩阵 | 第36页 |
| ·反例分析 | 第36-37页 |
| ·映射关系的改进 | 第37页 |
| ·改进的正确性证明 | 第37-39页 |
| ·算法步骤 | 第39页 |
| ·算例分析 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·变精度粗糙集下改进的 －下近似属性约简算法 | 第42-48页 |
| ·改进的 －下近似约简思想 | 第42-44页 |
| ·改进的 －下近似可辨识矩阵 | 第44页 |
| ·改进可辨识矩阵的正确性分析 | 第44-46页 |
| ·算法步骤 | 第46页 |
| ·算例分析 | 第46-48页 |
| ·值约简与规则提取 | 第48-51页 |
| ·两种值约简算法 | 第48-49页 |
| ·规则提取结果 | 第49-51页 |
| 第五章 VPRS的程序设计 | 第51-53页 |
| ·主要功能 | 第51-52页 |
| ·实现中的一些方法 | 第52-53页 |
| ·幂子集的产生 | 第52页 |
| ·SQL语句的应用 | 第52页 |
| ·一些算法和数据结构的使用 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢/个人简历 | 第56页 |
| 期间发表的论文 | 第56页 |
