基于概念格的异构数据知识发现方法及算法实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 概念格简介 | 第11-12页 |
| 1.2.1 概念格的起源与发展 | 第11页 |
| 1.2.2 概念格的研究动态 | 第11-12页 |
| 1.3 异构数据集 | 第12-14页 |
| 1.3.1 异构数据集简介 | 第12-13页 |
| 1.3.2 异构数据集方面的研究动态 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织及主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 基础知识 | 第16-24页 |
| 2.1 格理论基础 | 第16页 |
| 2.2 异构形式背景和异构决策形式背景 | 第16-20页 |
| 2.2.1 异构形式背景 | 第16-19页 |
| 2.2.2 异构决策形式背景 | 第19-20页 |
| 2.3 异构概念格理论 | 第20-23页 |
| 2.3.1 相关符号 | 第20-21页 |
| 2.3.2 异构概念格的构造 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小节 | 第23-24页 |
| 第三章 异构决策形式背景中的规则提取 | 第24-29页 |
| 3.1 相关定义 | 第24-26页 |
| 3.1.1 异构形式背景的子背景 | 第24-25页 |
| 3.1.2 异构形式背景的异构规则 | 第25-26页 |
| 3.2 规则提取 | 第26-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 异构形式背景中的约简方法 | 第29-40页 |
| 4.1 异构形式背景中的属性约简 | 第29-34页 |
| 4.2 异构决策形式背景中的属性约简 | 第34-38页 |
| 4.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 数值实验 | 第40-43页 |
| 5.1 数据库的选择 | 第40页 |
| 5.2 数据预处理 | 第40-41页 |
| 5.3 实验结果 | 第41-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第43页 |
| 6.2 进一步的研究方向 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第51-52页 |
| 附录A | 第52-63页 |
