| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 概论 | 第9-23页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究动态评述 | 第10-21页 |
| ·多分类器组合的研究动态评述 | 第11-13页 |
| ·基于知识库的知识发现研究动态评述 | 第13-21页 |
| ·本文主要的研究工作 | 第21-22页 |
| ·论文结构 | 第22-23页 |
| 第二章 基于粗糙集理论的数据挖掘及在知识库中的知识发现 | 第23-36页 |
| ·数据挖掘与知识发现 | 第23-27页 |
| ·数据挖掘意义及任务 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘的一般方法及步骤 | 第24-26页 |
| ·数据挖掘的趋势 | 第26-27页 |
| ·基于粗糙集理论的数据挖掘 | 第27-36页 |
| ·粗糙集的基本思想 | 第27-31页 |
| ·粗糙集的基本算法及其时间复杂度分析 | 第31-34页 |
| ·KDD及基于RS理论的KDD存在的问题 | 第34-36页 |
| 第三章 基于RS理论的多分类器组合及其在知识发现中的研究 | 第36-43页 |
| ·问题的描述 | 第36-37页 |
| ·问题的背景 | 第36-37页 |
| ·问题的描述模型 | 第37页 |
| ·模型思想 | 第37-38页 |
| ·模型的图描述 | 第37页 |
| ·模型说明 | 第37-38页 |
| ·改进算法的提出 | 第38-43页 |
| ·算法的基础说明 | 第39页 |
| ·改进算法的提出 | 第39-40页 |
| ·算法的实例说明 | 第40-43页 |
| 第四章 原型系统的设计及实现 | 第43-50页 |
| ·试验设计思想 | 第43-44页 |
| ·试验原型系统的开发与实现 | 第44-45页 |
| ·试验数据及试验思路说明 | 第45-46页 |
| ·数据采集及其说明 | 第45页 |
| ·试验思路 | 第45-46页 |
| ·系统实现及系统运行介绍 | 第46-48页 |
| ·结果及分析 | 第48-50页 |
| 第五章 结束语 | 第50-53页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·进一步工作 | 第51页 |
| ·体会与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录(读研期间文章发表及科研项目情况) | 第57页 |