| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 PAWLAK粗糙集理论与经典信息系统 | 第8-9页 |
| 1.2 PAWLAK粗糙集的不确定度量 | 第9-12页 |
| 1.3 序信息系统和优势关系 | 第12-13页 |
| 1.4 证据理论 | 第13-14页 |
| 1.5 主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 2 序信息系统中基于粗糙集的证据获取与合成 | 第16-20页 |
| 2.1 序信息系统中基于粗糙集的证据获取与合成方法研究 | 第16-17页 |
| 2.2 实例分析 | 第17-20页 |
| 3 序信息系统中基于近似算子的不确定度量 | 第20-44页 |
| 3.1 四型粗糙近似和相应不确定度量 | 第20-31页 |
| 3.1.1 第一型粗糙近似和相应不确定度量 | 第20-24页 |
| 3.1.2 第二型粗糙近似和相应不确定度量 | 第24-27页 |
| 3.1.3 第三型粗糙近似和相应不确定度量 | 第27-29页 |
| 3.1.4 第四型粗糙近似和相应不确定度量 | 第29-31页 |
| 3.2 四型粗糙近似和相应不确定度量间的关系 | 第31-33页 |
| 3.3 试验及实例分析 | 第33-44页 |
| 3.3.1 试验分析 | 第33-36页 |
| 3.3.2 实例分析 | 第36-44页 |
| 4 结论与展望 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第49页 |