ARMRDB模型中的聚类分析和规则提取
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 课题来源及目的、意义 | 第7-8页 |
| 1．1．1 课题来源 | 第7页 |
| 1．1．2 课题目的及意义 | 第7-8页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1．3 主要技术难点 | 第9-11页 |
| 第二章 模糊集理论知识 | 第11-15页 |
| 2．1 模糊集的基本概念 | 第11-12页 |
| 2．2 分解定理和扩张原则 | 第12-15页 |
| 第三章 粗糙集理论知识 | 第15-19页 |
| 3．1 粗糙集的基本概念 | 第15-16页 |
| 3．1．1 上逼近和下逼近 | 第15-16页 |
| 3．2 信息系统和决策系统 | 第16页 |
| 3．3 属性约简和规则输出 | 第16-19页 |
| 3．3．1 属性约简 | 第16页 |
| 3．3．2 规则输出模式 | 第16-17页 |
| 3．3．3 实例分析 | 第17-19页 |
| 第四章 ARMRDB模型简介 | 第19-22页 |
| 4．1 模型的提出 | 第19页 |
| 4．2 模型的基本框架 | 第19-20页 |
| 4．3 模型的关键技术 | 第20-22页 |
| 第五章 ARMRDB的聚类分析 | 第22-37页 |
| 5．1 模糊聚类 | 第22-28页 |
| 5．1．1 原始数据的模糊处理 | 第22-23页 |
| 5．1．2 初始化表的聚类 | 第23-24页 |
| 5．1．3 模糊聚类实例分析 | 第24-28页 |
| 5．2 模糊聚类的程序实现 | 第28-37页 |
| 5．2．1 程序功能模块 | 第28-29页 |
| 5．2．2 程序实现 | 第29-37页 |
| 第六章 ARMRDB的规则提取 | 第37-43页 |
| 6．1 属性约简 | 第37页 |
| 6．1．1 参数设定 | 第37页 |
| 6．1．2 属性约简和规则提取过程 | 第37页 |
| 6．2 相关分析 | 第37-38页 |
| 6．2．1 相关分析定义 | 第37-38页 |
| 6．2．2 相关分析的一个例子 | 第38页 |
| 6．3 规则提取 | 第38-42页 |
| 6．4 模糊综合评价 | 第42页 |
| 6．5 主观度量分析 | 第42-43页 |
| 第七章 小结 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-45页 |
