| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·决策树归纳学习的产生及研究现状 | 第7-8页 |
| ·模糊决策树的提出及意义 | 第8-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 模糊决策树启发式算法及参数α的定义 | 第13-26页 |
| ·ID3算法 | 第13-16页 |
| ·模糊ID3算法 | 第16-21页 |
| ·模糊决策树归纳学习与决策树归纳学习的异同点 | 第21-22页 |
| ·模糊决策树中的参数α | 第22-26页 |
| 第3章 模糊决策树产生过程中参数α的敏感性分析 | 第26-46页 |
| ·问题的提出 | 第26-28页 |
| ·用遗传算法优化参数α | 第28-36页 |
| ·曲线拟合得到近似的参数α与模糊熵之间的函数表达式 | 第36-41页 |
| ·一个获得最优参数α的算法 | 第41-46页 |
| 第4章 结论与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 致谢 | 第53页 |