中文摘要 | 第10-12页 |
ABSTRACT | 第12-14页 |
第一章 绪论 | 第15-25页 |
1.1 研究意义 | 第15-16页 |
1.2 多粒度粗糙计算的研究现状 | 第16-22页 |
1.2.1 粒计算的研究进展 | 第16-17页 |
1.2.2 多粒度粗糙计算研究进展 | 第17-19页 |
1.2.3 基于粗糙粒计算的不确定性度量研究进展 | 第19-21页 |
1.2.4 粗糙集与证据理论的关系研究进展 | 第21-22页 |
1.3 本文研究思路 | 第22页 |
1.4 本文研究的主要内容和组织结构 | 第22-25页 |
第二章 多粒度覆盖粗糙计算模型 | 第25-59页 |
2.1 引言 | 第25页 |
2.2 基本概念 | 第25-32页 |
2.2.1 单粒度覆盖粗糙集 | 第26-30页 |
2.2.2 经典多粒度粗糙集 | 第30-32页 |
2.3 三类多粒度覆盖粗糙集 | 第32-44页 |
2.3.1 三类多粒度覆盖粗糙集的性质比较 | 第43-44页 |
2.4 面向多源模糊信息系统的多粒度模糊决策粗糙集方法 | 第44-51页 |
2.4.1 多源信息系统 | 第45-47页 |
2.4.2 乐观模糊多粒度决策粗糙集 | 第47-49页 |
2.4.3 悲观模糊多粒度决策粗糙集 | 第49-51页 |
2.5 实例分析 | 第51-57页 |
2.6 本章小结 | 第57-59页 |
第三章 多粒度粗糙集的拓扑学方法 | 第59-69页 |
3.1 引言 | 第59页 |
3.2 基本概念 | 第59-60页 |
3.3 多粒度粗糙集的拓扑学方法研究 | 第60-64页 |
3.4 多粒度拓扑粗糙空间的应用 | 第64-67页 |
3.5 本章小结 | 第67-69页 |
第四章 多粒度粗糙计算模型的不确定性度量 | 第69-85页 |
4.1 引言 | 第69-70页 |
4.2 单粒度粗糙计算模型的不确定度量 | 第70-71页 |
4.2.1 单粒度粗糙集的不确定度量 | 第70页 |
4.2.2 单粒度粗糙计算空间的不确定度量 | 第70-71页 |
4.3 经典多粒度粗糙计算模型的不确定度量 | 第71-81页 |
4.3.1 经典多粒度粗糙集的不确定度量 | 第71-72页 |
4.3.2 经典多粒度近似空间的不确定度量 | 第72-78页 |
4.3.3 经典多粒度拓扑空间的不确定度量 | 第78-81页 |
4.4 多粒度覆盖粗糙集的不确定性度量 | 第81-83页 |
4.5 本章小结 | 第83-85页 |
第五章 基于证据理论的多粒度融合和知识发现 | 第85-113页 |
5.1 引言 | 第85-86页 |
5.2 基本概念 | 第86-90页 |
5.2.1 证据理论 | 第86-87页 |
5.2.2 多粒度粗糙集的定性融合函数 | 第87-90页 |
5.3 多粒度粗糙集与证据理论的关系 | 第90-96页 |
5.3.1 乐观多粒度粗糙集和证据理论的关系 | 第90-94页 |
5.3.2 悲观多粒度粗糙集和证据理论的关系 | 第94-96页 |
5.4 基于证据理论的多粒度二阶融合算法 | 第96-99页 |
5.5 算例分析 | 第99-100页 |
5.6 基于模糊证据理论的模糊粒结构约简 | 第100-112页 |
5.6.1 模糊信任函数和似然函数 | 第101-102页 |
5.6.2 乐观模糊多粒度粗糙集与模糊证据理论的关系 | 第102-104页 |
5.6.3 悲观模糊多粒度粗糙集与模糊证据理论的关系 | 第104-106页 |
5.6.4 多源模糊信息系统的粒结构约简 | 第106-108页 |
5.6.5 多源模糊决策信息系统的粒结构约简 | 第108-112页 |
5.7 本章小结 | 第112-113页 |
第六章 多粒度决策规则融合与决策性能评价 | 第113-127页 |
6.1 引言 | 第113页 |
6.2 多粒度融合规则 | 第113-114页 |
6.3 多源决策信息系统的决策规则性能评价 | 第114-117页 |
6.4 算例分析 | 第117-120页 |
6.5 在煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制中的应用 | 第120-126页 |
6.6 本章小结 | 第126-127页 |
结论及展望 | 第127-129页 |
参考文献 | 第129-143页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第143-145页 |
致谢 | 第145-147页 |
个人简况及联系方式 | 第147-151页 |