| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-15页 |
| ·本文研究背景 | 第10-11页 |
| ·粗糙集理论研究现状 | 第11-12页 |
| ·粗糙集在数据挖掘中的应用 | 第12-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 粗糙集理论的基本知识 | 第15-29页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第15-20页 |
| ·知识与分类 | 第15-16页 |
| ·不可分辨关系和上、下近似集 | 第16-20页 |
| ·知识约简和知识的依赖性 | 第20-24页 |
| ·知识约简 | 第20-23页 |
| ·知识的依赖性 | 第23-24页 |
| ·信息系统和决策表 | 第24-27页 |
| ·区分矩阵 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 粗糙集决策算法 | 第29-38页 |
| ·决策规则 | 第29-32页 |
| ·规则定义 | 第29-30页 |
| ·规则的度量 | 第30-32页 |
| ·决策算法 | 第32-33页 |
| ·决策算法的概念 | 第32页 |
| ·决策算法的性质 | 第32-33页 |
| ·一种最小决策算法的挖掘方法 | 第33-37页 |
| ·决策表的简化 | 第33-35页 |
| ·决策算法的提取 | 第35-36页 |
| ·基本结论 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 粗糙集流网络 | 第38-47页 |
| ·流网络基本概念 | 第38页 |
| ·强度、置信度和覆盖度 | 第38-39页 |
| ·路径和连接 | 第39-40页 |
| ·流网络和决策算法 | 第40-41页 |
| ·流网络中的依赖性 | 第41-42页 |
| ·实例分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 粗糙集理论和贝叶斯定理在IT 项目风险管理中的应用 | 第47-51页 |
| ·数据来源和数据预处理 | 第47-48页 |
| ·属性约简和决策规则挖掘 | 第48-49页 |
| ·置信度、覆盖度和强度并分析结果 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·本文工作总结 | 第51-52页 |
| ·进一步工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57页 |