基于粗糙集的数据约简算法研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·本课题的来源和意义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘技术的发展 | 第12页 |
| ·数据挖掘定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘过程 | 第13页 |
| ·数据挖掘的功能及常用技术 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘应用 | 第15页 |
| ·基于粗糙集的数据挖掘 | 第15-16页 |
| ·本文研究的内容及组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 粗糙集基本理论 | 第17-26页 |
| ·粗糙集理论的产生与发展 | 第17-18页 |
| ·粗糙集理论 | 第18-20页 |
| ·知识与知识库 | 第18页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第18-20页 |
| ·知识约简 | 第20-25页 |
| ·知识的绝对约简 | 第21页 |
| ·知识的相对约简 | 第21-22页 |
| ·知识的依赖性度和属性的重要度 | 第22-24页 |
| ·决策表与决策规则 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于粗糙集的约简算法 | 第26-34页 |
| ·约简与属性约简 | 第26-28页 |
| ·属性约简的意义及本质 | 第26页 |
| ·属性约简算法 | 第26-28页 |
| ·各种启发式约简算法 | 第28-31页 |
| ·基于属性重要度的启发式算法 | 第28页 |
| ·基于属性频率的启发式约简算法 | 第28-29页 |
| ·基于条件信息熵约简算法 | 第29-30页 |
| ·基于遗传算法的约简算法 | 第30-31页 |
| ·基于分辨矩阵的改进算法 | 第31页 |
| ·属性值约简 | 第31-33页 |
| ·属性值约简的意义 | 第31页 |
| ·属性值约简算法 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于二叉树结构的数据约简改进算法 | 第34-45页 |
| ·对不相容数据的处理方法研究 | 第34-37页 |
| ·相关概念 | 第34-35页 |
| ·对不相容决策表问题的具体分析 | 第35-37页 |
| ·一种对不相容决策表数据处理的改进算法研究 | 第37页 |
| ·属性约简 | 第37-40页 |
| ·基于二叉树结构的属性约简算法思想 | 第37-38页 |
| ·算法实现 | 第38-39页 |
| ·实验验证 | 第39页 |
| ·算法比较 | 第39-40页 |
| ·属性值约简 | 第40-43页 |
| ·算法思想描述 | 第40-41页 |
| ·实验验证 | 第41-43页 |
| ·算法比较 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 数据约简原型系统(DRMS)设计与实现 | 第45-53页 |
| ·原型系统分析与设计 | 第45-46页 |
| ·原型系统的设计目标 | 第45页 |
| ·原型系统的构成 | 第45-46页 |
| ·原型系统的实现及使用 | 第46-48页 |
| ·原型系统的实现 | 第46页 |
| ·原型系统的使用 | 第46-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-49页 |
| ·应用研究 | 第49-52页 |
| ·研究背景 | 第49-50页 |
| ·教学评价系统体系结构 | 第50-51页 |
| ·实验及结果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结束语 | 第53-55页 |
| ·本文总结 | 第53页 |
| ·工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间科研、论文发表情况 | 第59页 |
