| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·研究动态(国内外研究现状综述) | 第9-11页 |
| ·研究内容的提出 | 第11页 |
| ·论文的主要内容 | 第11-13页 |
| 第2章 数据挖掘概述 | 第13-17页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第15页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第15-17页 |
| 第3章 粗糙集属性约简理论 | 第17-28页 |
| ·粗糙集理论的基础知识 | 第17-22页 |
| ·知识与知识库 | 第17-19页 |
| ·近似与粗糙集 | 第19-22页 |
| ·知识约简 | 第22-25页 |
| ·知识约简 | 第22-24页 |
| ·知识的依赖性 | 第24-25页 |
| ·信息系统和决策表 | 第25-28页 |
| 第4章 粗糙集属性约简算法 | 第28-49页 |
| ·基于可辨识矩阵的算法 | 第28-33页 |
| ·可辨识矩阵和可辨识函数 | 第28-29页 |
| ·基于可辨识矩阵属性约简的一般算法 | 第29-30页 |
| ·基于可辨识矩阵属性约简的改进算法 | 第30-31页 |
| ·实例分析 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33页 |
| ·基于属性重要性的算法 | 第33-43页 |
| ·基于可辨识矩阵的属性频度算法 | 第33-36页 |
| ·基于信息熵的属性约简算法 | 第36-41页 |
| (1) 知识与信息熵的关系 | 第36-37页 |
| (2) 主要概念与计算的信息关系 | 第37-38页 |
| (3) 算法原理及算法描述 | 第38-39页 |
| (4) 实例分析 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| ·属性值约简算法 | 第43-49页 |
| ·值约简的一般算法 | 第43-45页 |
| ·改进后的值约简算法 | 第45-46页 |
| ·实例分析 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第5章 粗糙集理论应用研究(基于粗糙集理论的数据挖掘方法) | 第49-53页 |
| ·基于粗糙集的数据挖掘算法 | 第49页 |
| ·一个简单的应用实例 | 第49-53页 |
| 第6章 结束语 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及教学成果奖目录 | 第58页 |