云理论对粗糙集方法的改进--以土地适宜性评价为例
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 第一章 综述 | 第11-19页 |
| ·土地适宜性评价概述 | 第11-12页 |
| ·土地适宜性评价的步骤 | 第12页 |
| ·研究现状及其存在的问题 | 第12-17页 |
| ·土地适宜性评价 | 第12-16页 |
| ·粗糙集和云理论 | 第16-17页 |
| ·发展趋势 | 第17-18页 |
| ·本文研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 粗集理论及云理论基础 | 第19-30页 |
| ·粗糙集理论 | 第19-24页 |
| ·信息表知识表达系统 | 第19-21页 |
| ·知识的分类概念 | 第19-20页 |
| ·信息表知识表达系统 | 第20-21页 |
| ·决策表 | 第21页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第21-22页 |
| ·数据约简 | 第22-23页 |
| ·不一致推理策略 | 第23-24页 |
| ·加权综合法 | 第23页 |
| ·试探法 | 第23-24页 |
| ·高信任度优先法 | 第24页 |
| ·多数优先原则 | 第24页 |
| ·少数优先 | 第24页 |
| ·决策算法的最小化 | 第24页 |
| ·云理论 | 第24-30页 |
| ·基本概念 | 第25-28页 |
| ·云 | 第25页 |
| ·正态云模型 | 第25-26页 |
| ·云发生器 | 第26-27页 |
| ·二维正态云模型及多维正态云模型 | 第27-28页 |
| ·二维正态云发生器 | 第28页 |
| ·基于云理论的不确定性推理 | 第28-29页 |
| ·单条件推理 | 第29页 |
| ·多条件推理 | 第29页 |
| ·多条件多规则推理 | 第29页 |
| ·总括 | 第29-30页 |
| 第三章 土地适宜性评价模型 | 第30-38页 |
| ·模型建立 | 第30-32页 |
| ·土地适宜性评价模型 | 第32页 |
| ·操作步骤 | 第32-36页 |
| ·决策表的建立 | 第32-33页 |
| ·数据预处理 | 第33页 |
| ·数据离散化 | 第33-34页 |
| ·决策表属性约简 | 第34-35页 |
| ·计算属性重要性 | 第35页 |
| ·基于值约简的决策规则最小化的提取 | 第35-36页 |
| ·规则的可信度度量(设最终选取其中的n条规则) | 第36页 |
| ·基于云理论的规则推理 | 第36页 |
| ·系统介绍 | 第36-38页 |
| 第四章 实例分析 | 第38-51页 |
| ·自然条件 | 第38-39页 |
| ·目的和任务 | 第39页 |
| ·原则 | 第39-40页 |
| ·针对性原则 | 第39页 |
| ·比较原则 | 第39页 |
| ·持续利用原则 | 第39-40页 |
| ·辨证原则 | 第40页 |
| ·实用性原则 | 第40页 |
| ·利用云理论和粗集相结合的方法进行土地适宜性评价 | 第40-49页 |
| ·收集资料、整理数据 | 第40-41页 |
| ·数据预处理 | 第41页 |
| ·数据离散化： | 第41-46页 |
| ·离散化 | 第46-47页 |
| ·属性约简 | 第47页 |
| ·计算属性重要性 | 第47-48页 |
| ·最小规则的获取 | 第48页 |
| ·决策推理 | 第48-49页 |
| ·应注意问题 | 第49-51页 |
| ·土地多宜性的表示 | 第49页 |
| ·土地主宜性的划分 | 第49-51页 |
| 第五章 结论 | 第51-54页 |
| 第六章 结果分析与展望 | 第54-56页 |
| ·结果分析 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 后记 | 第58页 |
