基于粗糙熵的数据约简算法及应用研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·粗糙集理论的发展及研究现状 | 第11-12页 |
| ·粗糙集理论提出的背景 | 第11-12页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第12页 |
| ·粗糙集研究现状 | 第12-15页 |
| ·粗糙集理论的研究现状 | 第13-14页 |
| ·粗糙集理论应用的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 粗糙集理论的基本概念 | 第18-40页 |
| ·经典集合论基础知识 | 第18-19页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第19-39页 |
| ·知识和知识库 | 第19-23页 |
| ·粗糙集的定义及表示 | 第23-28页 |
| ·知识约简 | 第28-32页 |
| ·知识的绝对约简 | 第29-31页 |
| ·知识的相对约简 | 第31-32页 |
| ·知识的依赖性 | 第32-33页 |
| ·信息系统（决策表） | 第33-36页 |
| ·粗糙集理论的扩展模型 | 第36-39页 |
| ·变精度粗糙集模型 | 第37-38页 |
| ·概率粗糙集模型 | 第38-39页 |
| ·模糊粗糙集模型 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 粗糙集理论约简算法的研究现状 | 第40-46页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·属性约简算法 | 第40-43页 |
| ·基本属性约简算法 | 第41页 |
| ·基本属性约简算法的改进算法 | 第41-42页 |
| ·基于信息熵的属性约简算法 | 第42-43页 |
| ·启发式属性约简算法 | 第43页 |
| ·其他属性约简算法 | 第43页 |
| ·决策规则获取方法 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于粗糙熵的属性约简算法 | 第46-63页 |
| ·基本概念 | 第46页 |
| ·知识的粗糙性 | 第46-47页 |
| ·基于粗糙熵的依赖对比度属性约简 | 第47-56页 |
| ·依赖对比度 | 第47-49页 |
| ·知识的粗糙熵 | 第49-53页 |
| ·属性约简算法 | 第53-54页 |
| ·应用实例 | 第54-56页 |
| ·基于条件粗糙熵的属性约简 | 第56-62页 |
| ·条件粗糙熵 | 第56-60页 |
| ·基于条件粗糙熵的属性约简算法 | 第60-61页 |
| ·应用实例比较与分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于粗糙熵的决策规则提取算法 | 第63-69页 |
| ·粗糙熵 | 第63-65页 |
| ·基于粗糙熵的决策规则提取算法 | 第65-66页 |
| ·应用举例 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 算法的验证系统设计 | 第69-82页 |
| ·气象信息分析验证系统的总体设计 | 第69-72页 |
| ·软件需求分析与功能实现 | 第69-70页 |
| ·系统的总体框架 | 第70页 |
| ·系统软件体系结构 | 第70-71页 |
| ·系统的流程分析 | 第71-72页 |
| ·系统的具体实现 | 第72-81页 |
| ·系统开发环境 | 第72页 |
| ·系统数据库的设计 | 第72-74页 |
| ·系统的主要界面与算法 | 第74-81页 |
| ·运行结果分析 | 第81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第七章 结论与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 附录 | 第89-90页 |
| 详细摘要 | 第90-93页 |
