粗糙集在氧化铝种分数据分析中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-22页 |
| ·粗糙集的特点及所能解决的问题 | 第8-10页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第8-9页 |
| ·粗糙集理论所能解决的问题 | 第9-10页 |
| ·粗糙集的研究现状 | 第10-15页 |
| ·粗糙集的理论研究 | 第10-13页 |
| ·粗糙集的应用研究 | 第13-15页 |
| ·氧化铝种分过程概述 | 第15-19页 |
| ·工艺流程及主要经济技术指标 | 第15-17页 |
| ·种分过程的影响因素 | 第17-19页 |
| ·种分过程数据特点及其分析现状 | 第19-20页 |
| ·种分过程的数据特点 | 第19页 |
| ·种分过程数据分析现状 | 第19-20页 |
| ·论文研究的内容和意义 | 第20页 |
| ·论文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 粗糙集理论及方法 | 第22-30页 |
| ·粗糙集理论基本概念 | 第22-26页 |
| ·信息系统和决策表 | 第22页 |
| ·不可分辨关系 | 第22-23页 |
| ·上下近似与粗糙集 | 第23-24页 |
| ·近似质量与近似精度 | 第24-25页 |
| ·属性依赖与属性重要性 | 第25页 |
| ·可辨识矩阵 | 第25-26页 |
| ·约简与核 | 第26页 |
| ·决策表约简 | 第26-29页 |
| ·决策表属性约简 | 第26-28页 |
| ·决策表属性值约简 | 第28-29页 |
| ·决策规则 | 第29-30页 |
| 第三章 数据预处理 | 第30-39页 |
| ·数据补齐 | 第30-31页 |
| ·数据离散化 | 第31-37页 |
| ·离散化问题的描述及其评价标准 | 第31-32页 |
| ·数据离散化的一般方法 | 第32-36页 |
| ·基于近似精度的连续属性离散化方法 | 第36-37页 |
| ·各种离散化方法在种分建模中的比较分析 | 第37-39页 |
| ·比较方案 | 第37-38页 |
| ·比较结果分析 | 第38-39页 |
| 第四章 基于粗糙集的种分过程预测模型 | 第39-48页 |
| ·粗糙集建模的基本思想 | 第39-41页 |
| ·基于粗糙集的种分附聚效率预测模型 | 第41-46页 |
| ·条件属性集合与决策属性集合的确定 | 第41-42页 |
| ·种分数据的采集与完备 | 第42-43页 |
| ·种分数据的离散化 | 第43-44页 |
| ·数据约简 | 第44-45页 |
| ·决策规则 | 第45-46页 |
| ·预测结果 | 第46页 |
| ·结果评价 | 第46-48页 |
| 第五章 基于粗糙—神经网络的种分过程预测模型 | 第48-57页 |
| ·神经网络模型 | 第48-50页 |
| ·基于神经网络模型的种分附聚效率预测 | 第50-52页 |
| ·数据的线性探索性分析 | 第50-51页 |
| ·附聚效率预测 | 第51-52页 |
| ·粗糙—神经网络模型 | 第52-54页 |
| ·粗糙集部分设计 | 第53页 |
| ·BP神经网络设计 | 第53-54页 |
| ·基于粗糙神经网络模型的种分附聚效率预测 | 第54-56页 |
| ·神经网络模型与粗糙—神经网络模型的结果比较分析 | 第56-57页 |
| 第六章 总结和展望 | 第57-59页 |
| ·本论文的研究工作总结 | 第57-58页 |
| ·进一步的研究工作 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士期间主要的研究成果 | 第65页 |
