基于粗糙集的分类方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-37页 |
| §1.1 引言 | 第15-16页 |
| §1.2 机器学习概述 | 第16-23页 |
| §1.2.1 机器学习的发展历程 | 第16-17页 |
| §1.2.2 机器学习的研究领域 | 第17-18页 |
| §1.2.3 机器学习系统构成 | 第18页 |
| §1.2.4 机器学习分类 | 第18-23页 |
| §1.3 分类问题 | 第23-28页 |
| §1.3.1 数据挖掘 | 第23-26页 |
| §1.3.2 分类问题 | 第26页 |
| §1.3.3 分类方法概述 | 第26-28页 |
| §1.4 粗糙集研究现状 | 第28-34页 |
| §1.4.1 条件属性约简研究 | 第28-29页 |
| §1.4.2 条件属性离散化方法研究 | 第29-32页 |
| §1.4.3 粗糙集应用研究 | 第32-34页 |
| §1.5 本文主要研究成果和论文组织 | 第34-37页 |
| §1.5.1 本文的研究成果 | 第34-35页 |
| §1.5.2 本文的内容安排 | 第35-37页 |
| 第二章 粗糙集与分类理论基础 | 第37-60页 |
| §2.1 引言 | 第37页 |
| §2.2 机器学习理论 | 第37-44页 |
| §2.2.1 学习系统模型 | 第37-38页 |
| §2.2.2 机器学习系统结构 | 第38-40页 |
| §2.2.3 原理与规则 | 第40-41页 |
| §2.2.4 机器学习算法的评价 | 第41-44页 |
| §2.3 关于分类方法研究 | 第44-56页 |
| §2.3.1 分类问题描述 | 第44页 |
| §2.3.2 数据分类过程 | 第44-45页 |
| §2.3.3 各种分类方法研究 | 第45-47页 |
| §2.3.4 贝叶斯分类 | 第47-49页 |
| §2.3.5 支持向量机分类 | 第49-55页 |
| §2.3.6 规则归纳 | 第55-56页 |
| §2.4 粗糙集理论 | 第56-58页 |
| §2.4.1 知识表示系统和决策系统 | 第56-57页 |
| §2.4.2 不可分辨关系和边界 | 第57页 |
| §2.4.3 知识的粒度 | 第57-58页 |
| §2.5 将粗糙集理论应用于分类的可行性分析 | 第58-59页 |
| §2.5.1 理论研究基础 | 第58页 |
| §2.5.2 实例分析 | 第58-59页 |
| §2.6 本文的研究路线 | 第59页 |
| §2.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 第三章 连续属性的离散化方法 | 第60-68页 |
| §3.1 引言 | 第60页 |
| §3.2 属性重要度 | 第60页 |
| §3.3 离散化描述 | 第60-61页 |
| §3.4 连续属性离散化算法描述 | 第61-64页 |
| §3.4.1 算法主要思想 | 第62页 |
| §3.4.2 区间划分 | 第62页 |
| §3.4.3 算法描述 | 第62-64页 |
| §3.5 实验测试与结果分析 | 第64-67页 |
| §3.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 基于粗糙集的分类方法 | 第68-83页 |
| §4.1 引言 | 第68页 |
| §4.2 基于粗糙集的分类方法 | 第68-72页 |
| §4.2.1 样本离散化 | 第68-71页 |
| §4.2.2 算法主要思想 | 第71-72页 |
| §4.2.3 基于粗糙集的分类算法描述 | 第72页 |
| §4.3 实验测试1 | 第72-76页 |
| §4.3.1 实验1 | 第72-75页 |
| §4.3.2 实验2 | 第75-76页 |
| §4.4 基于断点处理的粗糙集分类方法 | 第76-80页 |
| §4.4.1 离散化算法 | 第76-77页 |
| §4.4.2 区间划分 | 第77-80页 |
| §4.5 实验测试2 | 第80-82页 |
| §4.5.1 实验1 | 第80-81页 |
| §4.5.2 实验2 | 第81-82页 |
| §4.6 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 粗糙集的约简与决策规则研究 | 第83-91页 |
| §5.1 引言 | 第83页 |
| §5.2 粗糙集的约简 | 第83-84页 |
| §5.3 约简与决策规则的关系 | 第84-85页 |
| §5.3.1 属性约简与决策规则的关系 | 第85页 |
| §5.3.2 属性值约简与决策规则的关系 | 第85页 |
| §5.4 实验测试 | 第85-90页 |
| §5.4.1 实验测试1 | 第85-86页 |
| §5.4.2 实验测试2 | 第86-90页 |
| §5.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 第六章 结论与展望 | 第91-95页 |
| §6.1 结论 | 第91-93页 |
| §6.2 未来展望 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-103页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和科研成果 | 第103-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
