| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-13页 |
| ·专家系统 | 第10-11页 |
| ·粗集理论 | 第11页 |
| ·基于粗集理论的专家系统 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 预备知识 | 第13-15页 |
| 第三章 知识的获取 | 第15-29页 |
| ·属性约简 | 第15-20页 |
| ·规则约简 | 第20-26页 |
| ·决策算法极小化 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 知识的更新 | 第29-38页 |
| ·增量式学习方法的研究 | 第29-34页 |
| ·对于从知识库中删除一个例子的问题的讨论 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 知识的推理 | 第38-47页 |
| ·知识推理的分类 | 第38页 |
| ·不确定推理的传统方法 | 第38-41页 |
| ·含主观因素的不确定性推理 | 第41-44页 |
| ·对于不完备知识的推理 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 结束语 | 第47-48页 |
| ·工作总结 | 第47页 |
| ·进一步的工作 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 研究生期间发表论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |