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不完备数据的动态知识获取方法研究

摘要第7-9页
Abstract第9-10页
第1章 绪论第15-24页
    1.1 研究背景和问题提出第15-16页
    1.2 粒计算理论的研究现状分析第16-18页
    1.3 粗糙集理论的研究现状分析第18-22页
        1.3.1 不完备数据中基于粗糙集理论的知识获取方法研究第19-21页
        1.3.2 动态数据中基于粗糙集理论的知识获取方法研究第21-22页
    1.4 本文的研究工作第22-24页
第2章 预备知识第24-33页
    2.1 Pawlak粗糙集模型第24-25页
    2.2 概率粗糙集模型第25-28页
        2.2.1 完备信息系统中的概率粗糙集模型第25-26页
        2.2.2 不完备信息系统中的概率粗糙集模型第26-28页
    2.3 优势关系粗糙集模型第28-32页
        2.3.1 单值决策系统中的优势关系粗糙集模型第28-30页
        2.3.2 集值决策系统中的优势关系粗糙集模型第30-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第3章 缺失数据中面向对象集更新的动态粗糙集模型及算法研究第33-56页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 缺失数据中面向对象集更新的动态粗糙集模型第34-41页
        3.2.1 对象集动态变化时条件概率的增量估计策略第34-38页
        3.2.2 对象集动态变化时概率粗糙近似集的增量更新方法第38-41页
    3.3 算法设计与分析第41-46页
    3.4 算例第46-48页
    3.5 实验方案与性能分析第48-54页
        3.5.1 实验方案第48-49页
        3.5.2 性能分析第49-54页
    3.6 本章小结第54-56页
第4章 集值数据中面向对象集更新的动态粗糙集模型及算法研究第56-73页
    4.1 引言第56页
    4.2 集值数据中面向对象集更新的动态粗糙集模型第56-61页
        4.2.1 插入对象时基于粗糙集理论的近似集增量更新方法第57-59页
        4.2.2 删除对象时基于粗糙集理论的近似集增量更新方法第59-61页
    4.3 算法设计与分析第61-64页
    4.4 算例第64-66页
    4.5 实验方案与性能分析第66-72页
        4.5.1 实验方案第67页
        4.5.2 性能分析第67-72页
    4.6 本章小结第72-73页
第5章 集值数据中面向属性集更新的动态粗糙集模型及算法研究第73-93页
    5.1 引言第73-74页
    5.2 集值数据中面向属性集更新的动态粗糙集模型第74-80页
        5.2.1 集值数据中基于矩阵运算的近似集构造方法第74-78页
        5.2.2 添加属性时基于粗糙集理论的近似集增量更新方法第78-79页
        5.2.3 删除属性时基于粗糙集理论的近似集增量更新方法第79-80页
    5.3 算法设计与分析第80-84页
    5.4 算例第84-87页
    5.5 实验方案与性能分析第87-91页
        5.5.1 实验方案第87-88页
        5.5.2 性能分析第88-91页
    5.6 本章小结第91-93页
第6章 集值数据中面向属性值更新的动态粗糙集模型及算法研究第93-115页
    6.1 引言第93页
    6.2 集值数据中面向属性值更新的动态粗糙集模型第93-100页
        6.2.1 添加属性值时基于粗糙集理论的近似集增量更新方法第95-97页
        6.2.2 删除属性值时基于粗糙集理论的近似集增量更新方法第97-100页
    6.3 算法设计与分析第100-105页
    6.4 算例第105-107页
    6.5 实验方案与性能分析第107-112页
        6.5.1 实验方案第107-108页
        6.5.2 性能分析第108-112页
    6.6 本章小结第112-115页
第7章 总结与展望第115-117页
    7.1 本文总结第115-116页
    7.2 研究展望第116-117页
致谢第117-118页
参考文献第118-131页
攻读博士学位期间发表论文第131-133页
攻读博士学位期间参与的科研项目第133页
攻读博士学位期间所获奖励情况第133页

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