摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
第一章 绪论 | 第11-18页 |
1.1 选题背景与研究意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外的研究现状 | 第12-16页 |
1.2.1 填补算法的研究现状 | 第12-13页 |
1.2.2 属性约简算法的研究现状 | 第13-16页 |
1.3 本文研究的主要内容 | 第16页 |
1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
第二章 相关理论知识 | 第18-24页 |
2.1 相关概念 | 第18-19页 |
2.2 常见的填补算法 | 第19-20页 |
2.2.1 均值填补算法 | 第19-20页 |
2.2.2 信息增益填补算法 | 第20页 |
2.3 常见的约简算法 | 第20-21页 |
2.3.1 基于信息熵的属性约简算法 | 第20-21页 |
2.3.2 基于容差关系的属性约简算法 | 第21页 |
2.4 常见的分类算法 | 第21-22页 |
2.4.1 C4.5算法 | 第21页 |
2.4.2 SVM算法 | 第21-22页 |
2.4.3 随机森林算法 | 第22页 |
2.5 分类算法的评估标准 | 第22-23页 |
2.6 本章小结 | 第23-24页 |
第三章 基于粒化模型的快速不完备不一致数据的属性约简算法 | 第24-34页 |
3.1 引言 | 第24页 |
3.2 相关定义 | 第24-25页 |
3.3 建立粒化模型 | 第25-26页 |
3.4 基于粒化模型的快速属性约简算法 | 第26-28页 |
3.4.1 算法思想 | 第27页 |
3.4.2 算法描述 | 第27-28页 |
3.5 实验分析 | 第28-33页 |
3.6 本章小结 | 第33-34页 |
第四章 运用信息增益和不一致度进行填补的属性约简算法 | 第34-51页 |
4.1 引言 | 第34页 |
4.2 相关定义 | 第34-35页 |
4.3 IGIDFA填补算法 | 第35-37页 |
4.4 IGIDRA属性约简算法 | 第37-38页 |
4.5 算法实例 | 第38-39页 |
4.6 实验分析 | 第39-49页 |
4.7 本章小结 | 第49-51页 |
第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
5.1 本文的工作总结 | 第51页 |
5.2 主要贡献和创新点 | 第51-52页 |
5.3 后续进一步的工作 | 第52-53页 |
参考文献 | 第53-58页 |
致谢 | 第58-59页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59页 |
攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第59页 |