| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 粗糙集的国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 遗传算法理论与应用现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 医疗诊断方法与现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 粗糙集与遗传算法基本理论 | 第14-28页 |
| 2.1 粗糙集基本理论 | 第14-19页 |
| 2.1.1 知识与分类 | 第14页 |
| 2.1.2 粗糙集定义 | 第14-16页 |
| 2.1.3 粗糙集数字特征 | 第16-17页 |
| 2.1.4 知识的核与约简 | 第17-18页 |
| 2.1.5 知识的相对核与相对约简 | 第18-19页 |
| 2.2 遗传算法理论 | 第19-27页 |
| 2.2.1 遗传算法基础用语 | 第19-20页 |
| 2.2.2 遗传算法实现步骤 | 第20-26页 |
| 2.2.3 遗传算法的优势 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于改进启发规则的差别矩阵启发式约简算法 | 第28-42页 |
| 3.1 基于区分矩阵的属性约简算法 | 第28-30页 |
| 3.2 基于属性重要度的属性约简算法 | 第30-33页 |
| 3.3 基于改进启发规则的差别矩阵启发式约简算法（MGR算法） | 第33-41页 |
| 3.3.1 MGR算法基本思想 | 第34页 |
| 3.3.2 启发规则的构建 | 第34-35页 |
| 3.3.3 属性删除规则 | 第35-36页 |
| 3.3.4 算法描述 | 第36-38页 |
| 3.3.5 仿真实验与分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于属性权值修正的自适应遗传约简算法 | 第42-51页 |
| 4.1 基于遗传算法的粗糙集属性约简算法 | 第42-44页 |
| 4.1.1 基于标准遗传算法的属性约简方法 | 第42-43页 |
| 4.1.2 基于遗传算法的启发式约简算法 | 第43-44页 |
| 4.2 基于属性权值修正的自适应遗传约简算法（GA-MGR算法） | 第44-50页 |
| 4.2.1 GA-MGR算法描述 | 第44-47页 |
| 4.2.2 算法仿真实验分析 | 第47-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 属性约简在2型糖尿病诊断中的应用研究 | 第51-57页 |
| 5.1 2 型糖尿病数据集特征 | 第51-52页 |
| 5.2 属性离散化 | 第52-53页 |
| 5.3 属性符号化 | 第53-54页 |
| 5.4 2 型糖尿病约简结果 | 第54-55页 |
| 5.5 约简结果辅助诊断分析 | 第55-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第57页 |
| 6.2 研究展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |