粗糙集理论在数据挖掘中若干问题的研究

摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-9页
第一章 前言	第9-13页
·课题的研究背景	第9-10页
·粗糙集理论的研究现状	第10-11页
·本文的研究内容	第11-12页
·本文的组织结构	第12-13页
第二章 粗糙集理论的基础知识	第13-25页
·粗糙集理论的基本概念	第13-17页
·知识约简和知识的依赖性	第17-21页
·知识表达系统和决策表	第21-23页
·可辨识矩阵	第23-24页
·本章小结	第24-25页
第三章 数据的离散化	第25-33页
·数据离散化方法	第25页
·粗糙集中离散化问题的描述	第25-27页
·基于逻辑方程组解的连续属性离散化算法	第27-30页
·算法的时间复杂度	第30页
·实例分析	第30-32页
·本章小结	第32-33页
第四章 属性约简算法	第33-48页
·经典的粗糙集属性约简算法	第33-34页
·基于约简树的决策表属性约简方法	第34-38页
·基于可辨识矩阵的基本属性约简算法	第38-40页
·基于分类系数和线性逻辑方程组的属性约简算法	第40-47页
·本章小结	第47-48页
第五章 基于粗糙集理论的数据挖掘模型	第48-55页
·数据挖掘概述	第48-50页
·数据挖掘模型	第50-51页
·基于粗糙集理论的数据挖掘模型	第51-54页
·本章小结	第54-55页
第六章 结束语	第55-56页
·本文的工作	第55页
·进一步的研究工作	第55-56页
参考文献	第56-58页
攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目	第58-59页
致谢	第59页