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多粒度粗糙计算理论与方法研究

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

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