完备/不完备信息系统的若干知识约简算法的研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·知识发现和数据挖掘的研究和发展现状 | 第7-9页 |
| ·粗糙集的发展和研究状况 | 第9-11页 |
| ·粗糙集的发展概况 | 第9-10页 |
| ·粗糙集的应用和研究现状 | 第10-11页 |
| ·粗糙集理论的优点 | 第11页 |
| ·论文主要内容及创新点 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 粗糙集理论 | 第14-25页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第14-18页 |
| ·知识和分类 | 第14-15页 |
| ·决策表和不可分辨关系 | 第15-16页 |
| ·粗糙集合的下近似、上近似、边界区和粗糙隶属函数 | 第16-18页 |
| ·知识的约简与核 | 第18页 |
| ·信息系统的确定性和不确定性 | 第18-19页 |
| ·信息系统的完备性和不完备性 | 第19页 |
| ·完备信息系统下粗糙集的约简算法 | 第19-25页 |
| ·一般约简算法 | 第20页 |
| ·基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法 | 第20-23页 |
| ·基于属性重要性的属性约简算法 | 第23-24页 |
| ·基于二进制可辨矩阵的属性约简启发式算法 | 第24-25页 |
| 第三章 基于分布约简的获取规则的增量式算法 | 第25-31页 |
| ·基本概念 | 第25-27页 |
| ·增量式算法的描述 | 第27-28页 |
| ·实例分析 | 第28-31页 |
| 第四章 不完备信息系统下粗糙集的扩展模型 | 第31-36页 |
| ·相容关系 | 第32页 |
| ·非对称的相似关系 | 第32-33页 |
| ·量化的容差关系 | 第33-34页 |
| ·限制的相容关系 | 第34-35页 |
| ·各种模型的分析和比较 | 第35-36页 |
| 第五章 不完备信息系统的规则约简算法 | 第36-42页 |
| ·基本概念 | 第36-37页 |
| ·分层递阶约简算法分析 | 第37页 |
| ·算法的改进 | 第37-39页 |
| ·实例分析 | 第39-42页 |
| 第六章 不完备信息系统属性约简的增量式方法 | 第42-48页 |
| ·基本概念 | 第42页 |
| ·增量式属性约简的方法 | 第42-45页 |
| ·实例分析 | 第45-48页 |
| 第七章 一个可预测的自动聚类算法 | 第48-59页 |
| 7 1 聚类的基本概念 | 第48-50页 |
| ·聚类的定义 | 第48-49页 |
| ·聚类的要求 | 第49-50页 |
| ·聚类的常用算法 | 第50-51页 |
| ·一个可预测的自动聚类算法 | 第51-58页 |
| ·原算法思想及聚类过程 | 第51-53页 |
| ·几个改进点 | 第53-55页 |
| ·算法描述 | 第55页 |
| ·与K－平均算法的比较 | 第55-58页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历 | 第64页 |
| 发表论文 | 第64页 |
