基于粗集求核和属性约简算法研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-19页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-18页 |
| ·数据挖掘技术产生的背景 | 第11页 |
| ·数据挖掘的定义及主要步骤 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘面临的问题 | 第17-18页 |
| ·本文结构 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 粗集理论 | 第19-27页 |
| ·粗集理论概述 | 第19-21页 |
| ·粗集理论研究概况 | 第19页 |
| ·粗集理论的基本思想 | 第19-20页 |
| ·粗集理论的特点 | 第20页 |
| ·粗集知识发现系统 | 第20-21页 |
| ·粗集理论的研究方向 | 第21页 |
| ·粗集理论的基本概念 | 第21-26页 |
| ·信息系统 | 第21-22页 |
| ·不可分辨关系 | 第22-23页 |
| ·等价类 | 第23页 |
| ·集合的近似 | 第23页 |
| ·属性约简与核 | 第23-24页 |
| ·相对约简和相对核 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 决策表系统核属性求解算法研究 | 第27-35页 |
| ·决策表系统核属性经典算法概述 | 第27-29页 |
| ·经典算法求取核属性的时间复杂度和空间复杂度 | 第29页 |
| ·改进的求取核属性的算法 | 第29-32页 |
| ·相关定义及性质 | 第30页 |
| ·算法描述 | 第30-31页 |
| ·算法正确性 | 第31-32页 |
| ·算法复杂度分析 | 第32页 |
| ·算法应用实例 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于粗集的属性约简算法研究 | 第35-43页 |
| ·属性约简的作用与算法研究 | 第35页 |
| ·基于差别矩阵的属性约简算法及其局限性 | 第35-38页 |
| ·算法基本思想 | 第35页 |
| ·算法的局限性 | 第35-37页 |
| ·改进的差别矩阵的属性约简算法 | 第37-38页 |
| ·基于依赖度的决策表属性约简算法 | 第38-40页 |
| ·属性的依赖性 | 第39页 |
| ·算法实现 | 第39页 |
| ·算法正确性 | 第39-40页 |
| ·算法的实验结果及效率分析 | 第40页 |
| ·算法应用实例 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 粗集数据挖掘在中医领域的应用 | 第43-52页 |
| ·中医学的优势及发展前景 | 第43页 |
| ·中医临床数据的特点 | 第43-44页 |
| ·目前应用于中医辅助诊断的数据挖掘方法 | 第44-45页 |
| ·实验原始数据及数据预处理 | 第45-48页 |
| ·基本数据预处理方法 | 第45-47页 |
| ·实验原始数据来源 | 第47页 |
| ·实验原始数据的预处理 | 第47-48页 |
| ·建立决策表信息系统 | 第48-49页 |
| ·属性约简及规则提取 | 第49-50页 |
| ·根据规则进行诊断测试 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-53页 |
| ·工作总结 | 第52页 |
| ·研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56页 |
