基于粗糙集的IT项目风险决策规则挖掘研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-36页 |
| ·本文研究的背景、目的和意义 | 第12-15页 |
| ·国内外关于IT 项目风险管理研究进展 | 第15-22页 |
| ·与本文研究相关的理论和方法综述 | 第22-30页 |
| ·本文的研究内容与创新点 | 第30-36页 |
| 2 研究对象及问题界定 | 第36-47页 |
| ·项目与项目风险管理 | 第36-38页 |
| ·IT 项目风险管理 | 第38-42页 |
| ·IT 项目风险因素调查 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 3 基于经典粗糙集的IT 项目风险因素数据分析 | 第47-64页 |
| ·风险信息的知识表达与分类 | 第47-54页 |
| ·知识依赖与属性重要性分析 | 第54-56页 |
| ·风险因素权重分析 | 第56-60页 |
| ·基于组合权重的风险因素聚类分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 4 基于标准分类的风险决策规则挖掘 | 第64-88页 |
| ·规则获取与分类一致性 | 第64-66页 |
| ·基于分类一致性的规则挖掘 | 第66-73页 |
| ·基于可识别矩阵的规则挖掘 | 第73-81页 |
| ·基于分类不一致的规则挖掘 | 第81-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 5 不完全信息下IT 项目风险规则挖掘 | 第88-107页 |
| ·不完全信息系统 | 第88-89页 |
| ·基于相似关系的不完全信息规则挖掘 | 第89-98页 |
| ·基于约简格的缺省规则挖掘模型 | 第98-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 6 基于粗糙集和信息熵的动态规则挖掘 | 第107-118页 |
| ·引言 | 第107页 |
| ·基于信息熵的属性约简 | 第107-110页 |
| ·基于信息熵准则的动态属性约简 | 第110-114页 |
| ·规则变化与近似动态规则挖掘 | 第114-117页 |
| ·本章小节 | 第117-118页 |
| 7 基于粗糙集和贝叶斯理论的风险规则挖掘 | 第118-134页 |
| ·引言 | 第118页 |
| ·基于粗糙集的贝叶斯分类器 | 第118-124页 |
| ·基于粗糙集的贝叶斯规则获取 | 第124-133页 |
| ·本章小结 | 第133-134页 |
| 8 全文总结与研究展望 | 第134-138页 |
| ·全文总结 | 第134-136页 |
| ·研究展望 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 参考文献 | 第139-152页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第152-154页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加及完成的科研课题 | 第154页 |
