粗糙数据分析模型与算法研究
| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·粗糙数据分析的研究意义 | 第13页 |
| ·文献回顾与评述 | 第13-18页 |
| ·粗糙集模型 | 第13-15页 |
| ·不确定性度量 | 第15-17页 |
| ·基于粗糙集的特征选择 | 第17-18页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第18-19页 |
| ·本文的研究思路 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第20-23页 |
| 第二章 邻域粗糙集模型与模糊粗糙集模型 | 第23-47页 |
| ·问题描述 | 第23页 |
| ·邻域信息粒与模糊信息粒 | 第23-29页 |
| ·模糊集与模糊算子 | 第23-24页 |
| ·邻域信息粒化与模糊信息粒化 | 第24-27页 |
| ·邻域信息粒与模糊信息粒的关系 | 第27-29页 |
| ·邻域粗糙近似与模糊粗糙近似 | 第29-43页 |
| ·邻域粗糙近似 | 第29-31页 |
| ·模糊粗糙近似 | 第31-33页 |
| ·精确粗糙近似之间的关系 | 第33-39页 |
| ·精确粗糙近似与模糊粗糙近似的关系 | 第39-43页 |
| ·实例分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于随机熵和模糊熵的粗糙性度量 | 第47-77页 |
| ·问题描述 | 第47页 |
| ·粗糙性度量的公理化定义 | 第47-50页 |
| ·基于随机熵的粗糙性度量 | 第50-55页 |
| ·随机熵 | 第51-52页 |
| ·基于随机熵的粗糙性度量 | 第52-55页 |
| ·基于模糊熵的粗糙性度量 | 第55-71页 |
| ·模糊熵 | 第55-59页 |
| ·模糊熵随划分的变化机制 | 第59-66页 |
| ·基于模糊熵的粗糙性度量 | 第66-71页 |
| ·实验分析 | 第71-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第四章 基于区分矩阵的属性约简 | 第77-91页 |
| ·问题描述 | 第77页 |
| ·信息熵意义下的区分矩阵 | 第77-80页 |
| ·基于区分矩阵的完备约简 | 第80-87页 |
| ·实验分析 | 第87-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 基于不确定性度量的属性约简 | 第91-105页 |
| ·问题描述 | 第91页 |
| ·基于粗糙度的属性约简 | 第91-94页 |
| ·目标决策的粗糙度 | 第91-93页 |
| ·算法描述及实验分析 | 第93-94页 |
| ·基于模糊互补熵的属性约简 | 第94-104页 |
| ·模糊互补熵 | 第94-99页 |
| ·算法描述与实验分析 | 第99-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 属性约简算法的性能评价 | 第105-123页 |
| ·问题描述 | 第105页 |
| ·决策表决策性能的变化机制 | 第105-110页 |
| ·属性约简算法的性能评价 | 第110-116页 |
| ·实验分析 | 第116-118页 |
| ·本章小结 | 第118-123页 |
| 结论及展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 攻读博士学位期间研究成果 | 第137-139页 |
| 攻读博士学位期间主持(参与)的科研项目 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-143页 |
| 个人简况及联系方式 | 第143-147页 |
