| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·Rough Set理论的产生和发展 | 第8-11页 |
| ·Rough Set理论的提出背景 | 第8页 |
| ·Rough Set理论的研究对象 | 第8-9页 |
| ·Rough Set理论的特点 | 第9页 |
| ·Rough Set理论应用的现状 | 第9-11页 |
| ·Rough Set理论及其应用的发展前景 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 Rough Set理论基础知识 | 第13-23页 |
| ·知识和知识库 | 第13-15页 |
| ·粗糙集的定义 | 第15-16页 |
| ·知识的简化:约简 | 第16-18页 |
| ·知识的依赖 | 第18页 |
| ·信息系统(决策表) | 第18-23页 |
| 第三章 Rough Set理论的属性约简 | 第23-39页 |
| ·基于信息量的属性约简算法 | 第23-28页 |
| ·一般约简算法 | 第23-24页 |
| ·基于信息量的属性约简算法 | 第24-28页 |
| ·实例分析 | 第28页 |
| ·增量式属性约简算法 | 第28-34页 |
| ·增量式属性约简 | 第29页 |
| ·增量计算所涉及的问题以及可能的解决途径 | 第29页 |
| ·增量式属性约简的判定依据 | 第29-31页 |
| ·增量式属性约简算法 | 第31-32页 |
| ·实例分析 | 第32-34页 |
| ·对区分矩阵约简算法的改进 | 第34-39页 |
| ·基于区分矩阵的属性约简 | 第35页 |
| ·改进的区分矩阵算法ARDM | 第35-37页 |
| ·实例分析 | 第37-39页 |
| 第四章 实现算法研究 | 第39-49页 |
| ·集合运算算法复杂度 | 第39-46页 |
| ·集合运算算法的时间复杂度 | 第39-41页 |
| ·有限集合代数系统可表示定理 | 第41-43页 |
| ·数据结构和程序 | 第43-45页 |
| ·算法复杂度比较 | 第45-46页 |
| ·数据挖掘实现算法 | 第46-48页 |
| ·属性约简和求核算法 | 第46页 |
| ·默认规则挖掘算法 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 Rough Set理论在光谱数据分析中的应用 | 第49-53页 |
| ·天体光谱的介绍 | 第49页 |
| ·什么是光谱 | 第49页 |
| ·天体光谱的种类 | 第49页 |
| ·Rough Set理论在光谱数据中的应用 | 第49-53页 |
| ·实验的总体设计 | 第50页 |
| ·系统开发环境 | 第50页 |
| ·实验过程 | 第50-52页 |
| ·实验结果比较 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-56页 |