| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第10页 |
| 1.2 粗糙集理论发展及其研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及创新点 | 第12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 粗糙集理论的基本知识 | 第14-22页 |
| 2.1 经典粗糙集理论的基本概念 | 第14-19页 |
| 2.1.1 知识与划分 | 第14-15页 |
| 2.1.2 知识表达系统与决策表 | 第15-17页 |
| 2.1.3 上下近似算子 | 第17-18页 |
| 2.1.4 粗糙集理论的知识约简 | 第18页 |
| 2.1.5 粗糙度与近似精度 | 第18-19页 |
| 2.1.6 属性依赖度与属性重要性 | 第19页 |
| 2.2 覆盖粗糙集模型概述 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Z.Bonikowski覆盖粗糙集的基本概念 | 第19-20页 |
| 2.2.2 诱导覆盖粗糙集理论的基本概念及其研究现状 | 第20-21页 |
| 2.3 可变精度粗糙集模型概述 | 第21-22页 |
| 第3章 诱导覆盖粗糙集模型 | 第22-34页 |
| 3.1 EricC.C.Tsang诱导覆盖粗糙集模型的性质 | 第22-23页 |
| 3.2 一种新的诱导覆盖粗糙集模型 | 第23-26页 |
| 3.2.1 基于诱导覆盖的粗糙集模型Ⅱ的基本概念 | 第24页 |
| 3.2.2 下近似算子Δ~*(X)和上近似算子Δ~*(X)的性质 | 第24-26页 |
| 3.3 两种基于诱导覆盖粗糙集模型的关系 | 第26页 |
| 3.4 基于诱导覆盖的可变精度粗糙集模型 | 第26-34页 |
| 3.4.1 基于诱导覆盖的可变精度粗糙集模型的概念 | 第27-28页 |
| 3.4.2 基于诱导覆盖的可变精度粗糙集模型的性质 | 第28-31页 |
| 3.4.3 近似精度与粗糙度 | 第31-32页 |
| 3.4.4 属性依赖性和属性重要性 | 第32-34页 |
| 第4章 基于证据理论的诱导覆盖粗糙集Ⅱ属性约简算法 | 第34-56页 |
| 4.1 证据理论与粗糙集 | 第34-40页 |
| 4.1.1 证据理论 | 第34-35页 |
| 4.1.2 诱导覆盖粗糙集Ⅱ与证据理论的关系 | 第35-40页 |
| 4.2 基于DS证据理论的覆盖信息系统的属性约简 | 第40-46页 |
| 4.2.1 基本概念 | 第41-42页 |
| 4.2.2 证据理论在覆盖信息系统中的应用 | 第42-46页 |
| 4.3 覆盖决策信息系统中的属性约简 | 第46-56页 |
| 4.3.1 基于证据理论的协调覆盖决策信息系统中的属性约简 | 第48-53页 |
| 4.3.2 基于证据理论的非协调覆盖决策信息系统的属性约简 | 第53-56页 |
| 第5章 诱导覆盖粗糙集Ⅱ在多值信息系统中的应用 | 第56-62页 |
| 5.1 相似关系与多值信息系统 | 第56-58页 |
| 5.2 基于证据理论的诱导覆盖粗糙集Ⅱ属性约简算法在多值信息系统中的应用 | 第58-62页 |
| 5.2.1 算法思想 | 第58-59页 |
| 5.2.2 算法应用举例 | 第59-62页 |
| 结语 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第68页 |
