代价敏感粗糙集及其应用
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 粗糙集理论的历史与现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 粗糙集理论历史发展 | 第15-16页 |
| 1.2.2 粗糙集理论的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 粗糙集理论概述 | 第19-31页 |
| 2.1 Pawlak经典粗糙集 | 第19-21页 |
| 2.1.1 知识表示与粗糙近似集 | 第19-20页 |
| 2.1.2 近似集的度量 | 第20-21页 |
| 2.1.3 属性约简 | 第21页 |
| 2.2 多粒化粗糙集 | 第21-24页 |
| 2.2.1 乐观与悲观多粒化粗糙集模型 | 第22页 |
| 2.2.2 相关性质 | 第22-24页 |
| 2.3 决策粗糙集 | 第24-29页 |
| 2.3.1 决策粗糙集模型的定义 | 第24-25页 |
| 2.3.2 决策粗糙集的非单调性属性约简 | 第25-27页 |
| 2.3.3 实验分析 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 多粒化模糊粗糙集的动态更新 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 多粒化模糊粗糙集 | 第32-35页 |
| 3.2.1 模糊粗糙集 | 第32页 |
| 3.2.2 多粒化模糊粗糙集 | 第32-34页 |
| 3.2.3 多粒化模糊粗糙集的求解方法 | 第34-35页 |
| 3.3 多粒化模糊粗糙近似集的动态更新 | 第35-36页 |
| 3.3.1 朴素算法 | 第35页 |
| 3.3.2 加速算法 | 第35-36页 |
| 3.4 粒结构选择的动态更新 | 第36-38页 |
| 3.4.1 朴素算法 | 第36-37页 |
| 3.4.2 加速算法 | 第37-38页 |
| 3.5 实验分析 | 第38-42页 |
| 3.5.1 近似集求解时间对比 | 第38-40页 |
| 3.5.2 约简求解对比 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 测试代价敏感的粗糙集建模 | 第43-59页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 不完备信息系统与粗糙集 | 第44-47页 |
| 4.2.1 容差关系与非对称相似关系 | 第44-45页 |
| 4.2.2 限制容差关系 | 第45-46页 |
| 4.2.3 可变精度分类粗糙集模型 | 第46-47页 |
| 4.3 测试代价与可变精度分类粗糙集 | 第47-50页 |
| 4.3.1 定义 | 第47-48页 |
| 4.3.2 相关性质 | 第48-50页 |
| 4.4 属性约简 | 第50-58页 |
| 4.4.1 传统的启发式算法 | 第50-51页 |
| 4.4.2 回溯算法 | 第51-53页 |
| 4.4.3 考虑属性测试代价的启发式算法 | 第53-54页 |
| 4.4.4 实验分析 | 第54-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 决策粗糙集的泛化建模 | 第59-75页 |
| 5.1 引言 | 第59-60页 |
| 5.2 δ-cut量化粗糙集 | 第60-65页 |
| 5.2.1 δ-cut量化粗糙集定义 | 第60-61页 |
| 5.2.2 属性约简定义 | 第61-62页 |
| 5.2.3 属性约简算法 | 第62-63页 |
| 5.2.4 实验分析 | 第63-65页 |
| 5.3 δ-cut量化决策粗糙集 | 第65-73页 |
| 5.3.1 δ-cut量化决策粗糙集的定义 | 第65-67页 |
| 5.3.2 δ-cut量化决策粗糙集的相关性质 | 第67-68页 |
| 5.3.3 属性约简 | 第68页 |
| 5.3.4 实验分析 | 第68-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 结论与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第83-85页 |
| 附录 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
