| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 数据挖掘概述 | 第10-14页 |
| 1.1.1 什么是数据挖掘 | 第10-11页 |
| 1.1.2 数据挖掘的基本任务 | 第11-12页 |
| 1.1.3 数据挖掘的方法 | 第12-14页 |
| 1.2 粗糙集国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究意义及其主要内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 粗糙集理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 粗糙集的基本理论 | 第17-24页 |
| 2.1.1 知识和不可区分关系 | 第17-19页 |
| 2.1.2 信息系统 | 第19页 |
| 2.1.3 粗糙集的定义 | 第19-21页 |
| 2.1.4 约简 | 第21-24页 |
| 2.1.5 知识的依赖性 | 第24页 |
| 2.2 粗糙集的应用及展望 | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 决策表的属性约简算法 | 第27-36页 |
| 3.1 相容决策表属性约简算法 | 第27-32页 |
| 3.1.1 基于依赖度和重要度的属性约简算法 | 第27-29页 |
| 3.1.2 基于广义信息表的属性约简算法 | 第29-32页 |
| 3.2 不相容决策表属性约简算法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 基本理论 | 第32-34页 |
| 3.2.2 算法描述及步骤 | 第34-35页 |
| 3.2.3 算法分析 | 第35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于决策熵的属性约简算法 | 第36-45页 |
| 4.1 决策熵基本理论 | 第36-38页 |
| 4.2 基于决策熵的属性约简算法 | 第38-42页 |
| 4.2.1 计算属性的核 | 第38-40页 |
| 4.2.2 计算核属性集的决策熵 | 第40-41页 |
| 4.2.3 基于决策熵的属性约简算法 | 第41-42页 |
| 4.3 算法特点与性能分析 | 第42-43页 |
| 4.3.1 算法特点 | 第42页 |
| 4.3.2 算法时间复杂度分析 | 第42-43页 |
| 4.3.3 算法性能分析 | 第43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 实验结果及其分析 | 第45-54页 |
| 5.1 相容决策表的实验分析 | 第45-49页 |
| 5.1.1 应用基于依赖度和重要度属性约简算法的实验结果 | 第45-47页 |
| 5.1.2 应用基于广义信息表属性约简算法的实验结果 | 第47-48页 |
| 5.1.3 应用基于决策熵属性约简算法的实验结果 | 第48-49页 |
| 5.1.4 相容决策表的实验结果分析 | 第49页 |
| 5.2 不相容决策表的实验分析 | 第49-52页 |
| 5.2.1 应用基于包含度属性约简算法的实验结果 | 第50-51页 |
| 5.2.2 应用基于决策熵属性约简算法的实验结果 | 第51-52页 |
| 5.2.3 不相容决策表的实验结果分析 | 第52页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |