基于二进制可辨矩阵的属性约简算法与规则获取的研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·课题研究的背景 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘概述 | 第8-11页 |
| ·知识发现过程 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘--知识发现的核心 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘系统的组成 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作及创新点 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的创新点 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 粗糙集理论及其模型 | 第14-25页 |
| ·RS理论概述 | 第14-16页 |
| ·基本思想 | 第14页 |
| ·研究动态 | 第14-15页 |
| ·RS特点及应用 | 第15-16页 |
| ·信息系统与决策系统 | 第16-17页 |
| ·决策系统的知识约简 | 第17-24页 |
| ·基本概念 | 第17-21页 |
| ·求核的一般算法 | 第21页 |
| ·现有求解属性约简的主要算法 | 第21-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 二进制可辨矩阵求约简的改进算法 | 第25-36页 |
| ·二进制可辨矩阵 | 第25-26页 |
| ·基于二进制可辨矩阵求约简的算法 | 第26-28页 |
| ·算法思想 | 第26页 |
| ·主要算法 | 第26-28页 |
| ·算法中存在的不足 | 第28页 |
| ·算法的改进 | 第28-34页 |
| ·矩阵简化算法的改进(算法3-1’) | 第28-31页 |
| ·属性约简算法的改进(算法3-2’) | 第31-33页 |
| ·改进后完整的算法 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第四章 规则获取与学习 | 第36-47页 |
| ·决策规则 | 第36-37页 |
| ·规则生成算法 | 第37-41页 |
| ·基于机器学习的规则生成算法 | 第38-39页 |
| ·基于知识获取的规则生成算法 | 第39-41页 |
| ·决策规则的约简 | 第41-46页 |
| ·规则约简算法的错误 | 第42-44页 |
| ·新的规则约简算法 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于目标函数值路由选择的蚂蚁算法 | 第47-56页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·蚂蚁系统 | 第47-53页 |
| ·自然界的蚂蚁行为 | 第48-49页 |
| ·蚁群算法的基本框架 | 第49-51页 |
| ·算法描述 | 第51-53页 |
| ·基于目标函数值路由选择的蚂蚁算法 | 第53-54页 |
| ·组合优化问题 | 第53页 |
| ·基于目标函数值的路径选择策略 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致 谢 | 第59-60页 |
| 个人简历 | 第60页 |
