不完备信息系统中数据挖掘的粗糙集方法
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·论文的选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 不完备信息下的数据挖掘 | 第15-25页 |
| ·数据挖掘概述 | 第15-18页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘任务 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第17页 |
| ·数据挖掘方法 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘存在的问题与困难 | 第18页 |
| ·数据挖掘的数据缺失问题及处理方法 | 第18-24页 |
| ·造成数据缺失的原因 | 第19页 |
| ·数据缺失机制 | 第19页 |
| ·空值语义 | 第19-20页 |
| ·空值处理的重要性和复杂性 | 第20页 |
| ·空值处理方法的分析比较 | 第20-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 粗糙集理论概述 | 第25-35页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第25-28页 |
| ·知识约简 | 第28-30页 |
| ·属性约简 | 第28-29页 |
| ·值约简与规则提取 | 第29-30页 |
| ·粗糙集的理论研究 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘的粗糙集方法 | 第31-34页 |
| ·粗糙集应用于数据挖掘的优势 | 第31-32页 |
| ·基于粗糙集理论的数据挖掘过程 | 第32页 |
| ·基于粗糙集理论的数据补齐方法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 不完备信息系统的粗糙集模型 | 第35-57页 |
| ·基于容差关系的粗糙集模型 | 第35-46页 |
| ·基本概念 | 第35-37页 |
| ·广义决策规则和知识约简 | 第37-38页 |
| ·基于容差关系的最小决策规则集提取算法 | 第38-46页 |
| ·算法思想及算法描述 | 第38-41页 |
| ·实例分析 | 第41-43页 |
| ·算法分析评价 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-46页 |
| ·基于非对称相似关系的粗糙集模型 | 第46-48页 |
| ·基本概念 | 第46-47页 |
| ·知识约简和决策规则提取 | 第47-48页 |
| ·基于量化容差关系的粗糙集模型 | 第48-52页 |
| ·基本概念 | 第48-51页 |
| ·知识约简和决策规则提取 | 第51-52页 |
| ·基于限制容差关系的粗糙集模型 | 第52-53页 |
| ·对不完备信息系统的粗糙集扩展模型的分析比较 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于τ限制容差关系的粗糙集模型 | 第57-70页 |
| ·τ限制容差关系 | 第57-59页 |
| ·知识约简及决策分析 | 第59-64页 |
| ·知识约简及决策规则提取算法 | 第64-69页 |
| ·核的计算 | 第64-65页 |
| ·基于属性重要度的启发式约简算法 | 第65-66页 |
| ·决策规则提取算法 | 第66-68页 |
| ·决策规则评估算法 | 第68-69页 |
| ·模型优点 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 不完备信息下的数据挖掘系统模型 | 第70-74页 |
| ·系统框图 | 第70-71页 |
| ·模块说明 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第七章 总结 | 第74-76页 |
| ·工作小结 | 第74-75页 |
| ·进一步的工作 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第81页 |
