粗糙集理论在决策级数据融合的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·本文选题的背景与意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容及论文安排 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·本文的内容组织 | 第13-15页 |
| 第2章 数据融合基本理论 | 第15-24页 |
| ·数据融合的定义 | 第15-16页 |
| ·数据融合的应用领域 | 第16-17页 |
| ·数据融合原理及过程 | 第17-19页 |
| ·数据融合原理 | 第17-18页 |
| ·数据融合过程 | 第18-19页 |
| ·数据融合的优势 | 第19-20页 |
| ·数据融合的级别 | 第20-23页 |
| ·数据级数据融合 | 第20-21页 |
| ·特征级数据融合 | 第21页 |
| ·决策级数据融合 | 第21-22页 |
| ·数据融合过程 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 粗糙集基本理论及其扩展模型 | 第24-37页 |
| ·知识与知识库 | 第24-25页 |
| ·粗糙集与上下近似集 | 第25-27页 |
| ·知识约简 | 第27页 |
| ·知识的依赖性 | 第27-28页 |
| ·知识表达系统 | 第28页 |
| ·决策表 | 第28-29页 |
| ·区分矩阵与区分函数 | 第29-30页 |
| ·粗糙集理论拓展模型 | 第30-35页 |
| ·容差关系拓展模型 | 第30-31页 |
| ·非对称相似关系拓展模型 | 第31-32页 |
| ·量化相容关系拓展模型 | 第32-34页 |
| ·限制容差关系拓展模型 | 第34页 |
| ·修正容差关系的拓展模型 | 第34-35页 |
| ·几种拓展模型的讨论 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 一个数据补齐改进算法 | 第37-51页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·ROUSTIDA算法及其改进算法分析 | 第38-42页 |
| ·ROUSTIDA算法分析 | 第38-40页 |
| ·ROUSTIDA改进算法分析 | 第40-41页 |
| ·改进方案 | 第41-42页 |
| ·基于容差关系的数据补齐算法N_ROUSTIDA | 第42-46页 |
| ·标准化距离函数及其相关定义和定理 | 第42-44页 |
| ·关于权重的确定 | 第44页 |
| ·N_ROUSTIDA算法 | 第44-46页 |
| ·N_ROUSTIDA算法实例分析 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 一个属性约简算法的改进 | 第51-69页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·LQX算法相关定义和定理 | 第51-53页 |
| ·知识的信息量 | 第52页 |
| ·属性重要性量度 | 第52-53页 |
| ·LQX算法 | 第53-54页 |
| ·LQX算法分析 | 第54-58页 |
| ·核定义的讨论 | 第58-60页 |
| ·真核和伪核概念的提出 | 第60-64页 |
| ·LQX算法的改进 | 第64-66页 |
| ·改进方案 | 第64-65页 |
| ·改进后的算法 | 第65-66页 |
| ·实例验证及算法分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
