基于粗糙集的分类知识发现方法及其应用研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·分类与知识发现 | 第11-13页 |
| ·分类研究文献综述 | 第13-15页 |
| ·智能计算与分类 | 第15-18页 |
| ·神经网络与分类 | 第15-16页 |
| ·粗糙集与分类 | 第16-17页 |
| ·模糊逻辑、粗糙集与分类 | 第17-18页 |
| ·本文的研究方法及结构 | 第18-23页 |
| 第二章 分类数据预处理 | 第23-43页 |
| ·决策表与粗糙集 | 第23-26页 |
| ·信息系统与决策表 | 第23-24页 |
| ·粗糙近似与等价类 | 第24-26页 |
| ·基于增广等价矩阵的数据清理 | 第26-28页 |
| ·等价矩阵的构造 | 第26-27页 |
| ·数据净化算法 | 第27-28页 |
| ·数据离散化 | 第28-35页 |
| ·精确离散化 | 第29-31页 |
| ·基于信息熵的属性重要性 | 第29-31页 |
| ·决策表的可辨别矩阵 | 第31页 |
| ·精确离散算法 | 第31页 |
| ·模糊离散化 | 第31-35页 |
| ·算例 | 第35-40页 |
| ·数据清理算例 | 第35-36页 |
| ·数据离散化算例 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-43页 |
| 第三章 属性约简方法 | 第43-63页 |
| ·基于相对可辨别矩阵的属性约简 | 第43-49页 |
| ·决策表的核与属性重要性 | 第44-45页 |
| ·相对可辨别矩阵 | 第45-46页 |
| ·基于相对可辨别矩阵的属性约简算法 | 第46-47页 |
| ·算例分析 | 第47-49页 |
| ·基于免疫算法的属性约简 | 第49-61页 |
| ·扩张矩阵 | 第50-52页 |
| ·免疫算法 | 第52-56页 |
| ·免疫系统 | 第52-53页 |
| ·免疫算法的相关定义 | 第53-55页 |
| ·免疫算法的计算流程 | 第55-56页 |
| ·基于扩张矩阵的属性约简免疫算法 | 第56-59页 |
| ·编码和初始种群选择 | 第57页 |
| ·目标函数 | 第57-58页 |
| ·决策表属性约简的免疫算法 | 第58-59页 |
| ·算例分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第四章 分类规则获取方法 | 第63-83页 |
| ·决策表的一般分类规则获取 | 第63-69页 |
| ·基于决策类核属性的分类规则获取算法 | 第64-66页 |
| ·基于等价矩阵的分类规则获取算法 | 第66-67页 |
| ·算例 | 第67-69页 |
| ·数值型条件属性的规则合并 | 第69-73页 |
| ·引例 | 第70-71页 |
| ·规则表 | 第71-72页 |
| ·规则合并算法 | 第72-73页 |
| ·分类的概率规则获取 | 第73-76页 |
| ·变精度粗糙集 | 第73-74页 |
| ·概率规则 | 第74-75页 |
| ·决策解释算法 | 第75-76页 |
| ·供应链需求集成分析应用案例分析 | 第76-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 分类方法在供应链需求趋势预测中的应用 | 第83-99页 |
| ·供应链需求影响因素的确定 | 第84-85页 |
| ·基于突变级数评价法的属性合并算法 | 第85-88页 |
| ·需求影响因素确定 | 第86页 |
| ·条件属性合并 | 第86-87页 |
| ·条件属性赋值及决策表生成 | 第87-88页 |
| ·基于分类规则获取的商品住宅需求趋势预测案例分析 | 第88-96页 |
| ·商品住宅需求影响因素的确定 | 第88-89页 |
| ·影响因素的合并 | 第89-90页 |
| ·数据来源及预处理 | 第90-92页 |
| ·决策表属性合并及知识发现 | 第92-93页 |
| ·结果比较 | 第93-96页 |
| ·结果的定量比较 | 第94页 |
| ·结果的定性比较 | 第94-96页 |
| ·本章小结 | 第96-99页 |
| 第六章 结论与展望 | 第99-103页 |
| 参考文献 | 第103-112页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113页 |
