基于变精度优势关系粗糙集的不一致信息的分类方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 粗糙集理论及其扩展模型 | 第15-27页 |
| 2.1 粗糙集基本概念 | 第15-16页 |
| 2.2 几种常见的经典粗糙集理论扩展模型 | 第16-19页 |
| 2.3 优势关系粗糙集的基本概念 | 第19-22页 |
| 2.3.1.优势关系粗糙集的基本概念 | 第19-21页 |
| 2.3.2 变精度优势关系粗糙集模型 | 第21-22页 |
| 2.4.实例分析 | 第22-23页 |
| 2.5 机器学习方法概述 | 第23-25页 |
| 2.5.1 机器学习以及自主式机器学习方法 | 第23-25页 |
| 2.5.2 机器学习发展概括 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 优势关系下的一种数据驱动的自主式学习方法 | 第27-34页 |
| 3.1 自主式获取阈值β的相关概念 | 第27-30页 |
| 3.2 决策类集的阈值获取算法 | 第30-31页 |
| 3.3 优势关系下数据驱动的自主式学习算法 | 第31-32页 |
| 3.4 实例分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于优势关系粗糙集的扩展 | 第34-42页 |
| 4.1 扩展的优势关系粗糙集的一些基本概念 | 第34-35页 |
| 4.2 扩展优势关系下的自主式粗糙集模型 | 第35-36页 |
| 4.3 扩展的优势关系粗糙集的度量指标 | 第36-37页 |
| 4.4 实例分析 | 第37-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 实验测试 | 第42-49页 |
| 5.1 实验环境 | 第42页 |
| 5.2 实验设计思路 | 第42页 |
| 5.3 实验一 | 第42-45页 |
| 5.3.1 实验步骤 | 第42-44页 |
| 5.3.2 实验结果 | 第44-45页 |
| 5.4 实验二 | 第45-47页 |
| 5.4.1 实验步骤 | 第45-46页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第46-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第49页 |
| 6.2 本文进一步研究工作与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 作者简介 | 第55页 |
