粗决策规律与粗规律挖掘
| 目录 | 第1-8页 |
| CONTENTS | 第8-11页 |
| 摘要 | 第11-13页 |
| ABSTRACT | 第13-16页 |
| 符号说明 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-26页 |
| ·Pawlak粗糙集产生和发展历史 | 第17-19页 |
| ·Pawlak粗集的提出 | 第17-18页 |
| ·Pawlak粗集的发展 | 第18-19页 |
| ·Pawlak粗集的研究现状 | 第19-22页 |
| ·Pawlak粗集的理论研究 | 第19-21页 |
| ·Pawlak粗集的应用研究 | 第21-22页 |
| ·S-粗集与函数S-粗集的产生及发展概况 | 第22-24页 |
| ·S-粗集的产生与发展 | 第23页 |
| ·函数S-粗集的产生与发展 | 第23-24页 |
| ·本文的结构与主要工作 | 第24-26页 |
| 第二章 粗集,S-粗集,函数S-粗集及粗决策 | 第26-37页 |
| ·Z.Pawlak粗集的基本概念 | 第26-28页 |
| ·知识表达系统 | 第26页 |
| ·边界域和粗糙度 | 第26-28页 |
| ·知识的粒度 | 第28页 |
| ·S-粗集 | 第28-32页 |
| ·元素迁移的概念 | 第28-29页 |
| ·单向S-粗集 | 第29-31页 |
| ·双向S-粗集与单向S-粗集对偶 | 第31-32页 |
| ·函数S-粗集 | 第32-34页 |
| ·函数单向S-粗集 | 第33页 |
| ·函数粗集 | 第33-34页 |
| ·粗决策存在的背景与粗决策规律挖掘 | 第34-35页 |
| ·粗决策存在的背景 | 第34-35页 |
| ·粗决策规律挖掘 | 第35页 |
| ·基于函数S-粗集的粗规律挖掘 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 S-粗集生成的粗决策规律与决策规律挖掘 | 第37-79页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·普通决策与决策模型 | 第37-41页 |
| ·静态粗决策 | 第41-42页 |
| ·单向S-粗决策规律与决策规律挖掘 | 第42-52页 |
| ·单向S-粗决策规律生成 | 第44-46页 |
| ·单向S-粗决策规律带与决策规律带分离 | 第46-49页 |
| ·单向S-粗决策规律挖掘 | 第49-52页 |
| ·单向S-对偶粗决策规律与决策规律挖掘 | 第52-62页 |
| ·单向S-对偶粗决策规律生成 | 第52-56页 |
| ·单向S-对偶粗决策规律带和粗决策规律带分离 | 第56-59页 |
| ·单向S-对偶粗决策规律挖掘 | 第59-62页 |
| ·双向S-粗决策规律与决策规律挖掘 | 第62-74页 |
| ·双向S-粗决策与粗决策规律生成 | 第63-67页 |
| ·双向S-粗决策规律带与粗决策规律分离 | 第67-70页 |
| ·双向S-粗决策规律挖掘 | 第70-74页 |
| ·粗决策规律生成应用算例 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第四章 函数S-粗集生成的决策粗规律的挖掘与识别 | 第79-91页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·基于函数粗集的粗规律生成 | 第79-80页 |
| ·粗规律F-分解与F-分解 | 第80-83页 |
| ·粗规律能量与粗规律的二维度量 | 第83-88页 |
| ·粗规律的挖掘与识别 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 决策规律推理与决策规律分离 | 第91-101页 |
| ·引言 | 第91-92页 |
| ·基于粒度的规律推理与规律分离 | 第92-98页 |
| ·规律分离度与规律依赖度 | 第92-94页 |
| ·规律推理与规律分离 | 第94-98页 |
| ·规律推理与分离在规律识别中的应用 | 第98-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第六章 结论与展望 | 第101-103页 |
| ·结论 | 第101-102页 |
| ·工作展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 攻读博士学位期间发表(录用)的学术论文 | 第122-123页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第123-124页 |
| 附录:已发表(或接收)的英文论文 | 第124-134页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第134页 |
