| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| ·粗糙集理论研究的历史与现状 | 第11-13页 |
| ·粗糙集理论的研究方向 | 第13-16页 |
| ·粗糙集理论的理论研究 | 第13-14页 |
| ·粗糙集理论的应用研究 | 第14-15页 |
| ·粗糙集理论研究的发展趋势 | 第15-16页 |
| ·论文研究内容与结构安排 | 第16-18页 |
| ·论文主要研究内容 | 第16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 粗糙集理论基础知识 | 第18-28页 |
| ·粗糙集理论基本概念 | 第18-20页 |
| ·知识约简 | 第20-21页 |
| ·不完备信息系统的基本概念 | 第21-23页 |
| ·现有粗糙集度量理论介绍 | 第23-28页 |
| ·信息熵理论 | 第24-25页 |
| ·知识粒度理论 | 第25页 |
| ·信息熵理论和知识粒度理论之间的关系 | 第25-28页 |
| 第三章 粗糙集的划分贴近度及基于划分贴近度的启发式属性约简算法研究 | 第28-50页 |
| ·现有粗糙集属性约简方法介绍与分析 | 第28-30页 |
| ·基于差别矩阵的粗糙集属性约简方法介绍与分析 | 第28-29页 |
| ·基于度量理论的启发式属性约简算法介绍与分析 | 第29-30页 |
| ·信息系统中粗糙集的划分贴近度及属性约简算法研究 | 第30-36页 |
| ·信息系统中粗糙集的划分贴近度理论 | 第30-34页 |
| ·基于划分贴近度的信息系统启发式属性约简算法 | 第34-35页 |
| ·实例分析与比较 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36页 |
| ·决策系统中粗糙集的划分贴近度及属性约简算法研究 | 第36-40页 |
| ·决策系统中粗糙集的划分贴近度理论 | 第36-38页 |
| ·基于划分贴近度的决策系统启发式属性约简算法 | 第38-39页 |
| ·实例分析与比较 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40页 |
| ·不完备信息系统中粗糙集的划分贴近度及属性约简算法研究 | 第40-44页 |
| ·不完备信息系统中的划分贴近度理论 | 第40-42页 |
| ·基于划分贴近度的不完备信息系统启发式属性约简算法 | 第42-43页 |
| ·实例分析与比较 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44页 |
| ·不完备决策系统中粗糙集的划分贴近度及属性约简算法研究 | 第44-50页 |
| ·不完备决策系统中的划分贴近度理论 | 第45-47页 |
| ·基于划分贴近度的不完备决策系统启发式属性约简算法 | 第47页 |
| ·实例分析与比较 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第四章 信息系统的粒度熵及基于粒度熵的属性约简算法研究 | 第50-56页 |
| ·信息系统的粒度熵和粗糙熵 | 第50-53页 |
| ·基于粒度熵的信息系统启发式属性约简算法 | 第53-54页 |
| ·实例分析 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于依赖度的决策系统属性约简算法研究 | 第56-64页 |
| ·依赖度的概念 | 第56-57页 |
| ·一种新的计算依赖度的方法 | 第57-59页 |
| ·基于依赖度的决策系统属性约简理论及启发式属性约简算法 | 第59-62页 |
| ·实例分析与比较 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论 | 第64-66页 |
| ·工作总结 | 第64页 |
| ·不足之处与今后研究设想 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第74-75页 |
