| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·数据挖掘概述 | 第9-11页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第9页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的研究现状及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·粗糙集国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的研究意义及其主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 粗糙集基础理论 | 第14-25页 |
| ·粗糙集的基础理论 | 第14-22页 |
| ·知识与知识库 | 第14页 |
| ·信息系统 | 第14-16页 |
| ·决策表 | 第16页 |
| ·粗糙集 | 第16-19页 |
| ·属性约简 | 第19-22页 |
| ·粗糙集的应用及展望 | 第22-24页 |
| ·粗糙集理论的应用现状 | 第22-23页 |
| ·粗糙集理论的发展趋势 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 可辨识矩阵 | 第25-40页 |
| ·Skowron可辨识矩阵 | 第25-27页 |
| ·基本思想 | 第25-26页 |
| ·实例分析 | 第26-27页 |
| ·改进的Skowron可辨识矩阵 | 第27-28页 |
| ·基本思想 | 第27-28页 |
| ·实例分析 | 第28页 |
| ·浓缩差别矩阵 | 第28-30页 |
| ·基本思想 | 第28-29页 |
| ·实例分析 | 第29-30页 |
| ·浓缩布尔矩阵 | 第30-39页 |
| ·浓缩布尔矩阵的定义 | 第30-32页 |
| ·浓缩布尔矩阵的生成算法 | 第32-35页 |
| ·改进的浓缩布尔矩阵生成算法 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 分辨函数最小析取范式的生成算法 | 第40-50页 |
| ·相关理论及规则 | 第40-45页 |
| ·相关定义 | 第40-42页 |
| ·相关运算规则 | 第42-45页 |
| ·分辨函数析取范式的生成算法 | 第45-46页 |
| ·基于数学模型的直接搜索转换方法 | 第45页 |
| ·分辨函数最小析取范式生成算法 | 第45-46页 |
| ·实例分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于浓缩布尔矩阵的属性约简算法 | 第50-60页 |
| ·基于浓缩布尔矩阵的非增量属性约简算法 | 第50-53页 |
| ·基于Skowron可辨识矩阵属性约简算法及其存在的问题 | 第50-51页 |
| ·基于浓缩布尔矩阵的属性约简方法 | 第51-53页 |
| ·基于浓缩布尔矩阵的增量式属性约简算法 | 第53-59页 |
| ·增量式属性约简原理 | 第53-55页 |
| ·算法步骤 | 第55-56页 |
| ·实例分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |