| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-15页 |
| 缩略语表 | 第15-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-32页 |
| ·数据挖掘概述 | 第16-20页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第16页 |
| ·数据挖掘的理论基础 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘方法的分类 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘的发展状况 | 第19-20页 |
| ·Rough集理论及应用研究现状 | 第20-30页 |
| ·Rough集理论研究背景及意义 | 第20-22页 |
| ·Rough集理论基本概念 | 第22-24页 |
| ·基于Rough集的数据挖掘方法研究 | 第24-25页 |
| ·基于Rough集的不确定性度量 | 第25-26页 |
| ·面向领域的数据驱动的数据挖掘 | 第26页 |
| ·基于Rough集的海量数据挖掘 | 第26-28页 |
| ·Rough集理论及应用待解决的关键问题 | 第28-30页 |
| ·本文的主要研究内容及成果 | 第30-31页 |
| ·本文的组织结构 | 第31-32页 |
| 第2章 多维表快速排序的复杂度分析 | 第32-42页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·多维表快速排序的递归算法 | 第33-34页 |
| ·时间复杂度和空间复杂度分析 | 第34-39页 |
| ·时间复杂度分析 | 第34-38页 |
| ·空间复杂度分析 | 第38-39页 |
| ·仿真实验 | 第39-41页 |
| ·测试一 | 第39-40页 |
| ·测试二 | 第40-41页 |
| ·本章小节 | 第41-42页 |
| 第3章 决策表快速离散化算法 | 第42-53页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·Rough集离散化算法分析 | 第42-44页 |
| ·基于断点重要性的动态聚类算法 | 第44-47页 |
| ·结合动态聚类和断点重要性的快速离散化算法 | 第47-49页 |
| ·仿真实验 | 第49-52页 |
| ·实验一 (UCI数据集测试) | 第49-51页 |
| ·实验二 (候选断点数目较大的数据集测试) | 第51-52页 |
| ·实验三 (记录数较多的数据集测试) | 第52页 |
| ·本章小节 | 第52-53页 |
| 第4章 基于分治法的Rough集知识约简方法的抽象控制过程 | 第53-64页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·等价关系下的分治方法 | 第54-57页 |
| ·容差关系下的分治方法 | 第57-60页 |
| ·基于分治法的Rough集知识约简的抽象控制过程 | 第60-61页 |
| ·基于分治法的Rough集知识约简方法的时间复杂度分析 | 第61-63页 |
| ·本章小节 | 第63-64页 |
| 第5章 基于分治法的Rough集高效知识约简方法 | 第64-83页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·属性序的相关概念 | 第65-66页 |
| ·基于分治法的高效属性约简算法 | 第66-71页 |
| ·属性序下结合分治法的快速约简算法 | 第66-69页 |
| ·算法有效性分析 | 第69-71页 |
| ·基于分治法的高效值约简算法 | 第71-77页 |
| ·快速确定性规则获取算法 | 第71-74页 |
| ·快速确定性规则获取算法的复杂度分析 | 第74-75页 |
| ·实例分析 | 第75-77页 |
| ·知识约简算法实验 | 第77-82页 |
| ·属性约简算法测试实验 | 第77-80页 |
| ·值约简算法测试实验 | 第80-82页 |
| ·本章小节 | 第82-83页 |
| 第6章 数据挖掘实验测试及结果分析 | 第83-95页 |
| ·UCI数据集上的实验测试 | 第83-85页 |
| ·入侵检测实验测试 | 第85-93页 |
| ·KDDCUP99数据集介绍 | 第86-87页 |
| ·KDDCUP99数据集测试 | 第87-93页 |
| ·本章小节 | 第93-95页 |
| 第7章 总结与展望 | 第95-98页 |
| ·本文工作总结及创新点 | 第95-96页 |
| ·进一步研究工作与展望 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-112页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第112-113页 |
| 读博期间论文发表情况 | 第112-113页 |
| 读博期间参编的著作章节 | 第113页 |
| 读博期间所获的科研奖励 | 第113页 |
| 读博期间参与的科研项目 | 第113页 |