| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1．1 数据挖掘概述 | 第11-14页 |
| 1．1．1 数据挖掘的概念与步骤 | 第11-12页 |
| 1．1．2 数据挖掘的分析方法 | 第12页 |
| 1．1．3 数据挖掘的方法与技术 | 第12-13页 |
| 1．1．4 数据挖掘所面临的困难 | 第13-14页 |
| 1．2 基于粗糙集的数据挖掘 | 第14-19页 |
| 1．2．1 粗糙集理论的特点 | 第14-16页 |
| 1．2．2 粗糙集在数据挖掘中所研究的问题 | 第16-18页 |
| 1．2．3 现存粗糙集方法的不足 | 第18-19页 |
| 1．3 本论文的研究内容及论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 粗糙集理论的基本概念 | 第21-28页 |
| 2．1 信息系统 | 第21页 |
| 2．2 不分明关系 | 第21-22页 |
| 2．3 集合的近似 | 第22-24页 |
| 2．4 近似的度量 | 第24-25页 |
| 2．5 属性的约简与相对约简 | 第25-27页 |
| 2．6 属性集合的依赖 | 第27-28页 |
| 第三章 元信息生成方法 | 第28-54页 |
| 3．1 引言 | 第28-29页 |
| 3．2 基本定义 | 第29-31页 |
| 3．3 元信息的增量式生成 | 第31-40页 |
| 3．3．1 元信息的增量式生成算法 | 第32-37页 |
| 3．3．2 元信息增量式生成的代价分析 | 第37-38页 |
| 3．3．3 元信息增量式生成的状态机模型与方法的鲁棒性 | 第38页 |
| 3．3．4 元信息与粗糙集规则 | 第38-39页 |
| 3．3．5 元信息增量式生成实验 | 第39-40页 |
| 3．4 元信息的合成与集成 | 第40-53页 |
| 3．4．1 元信息的合成算法 | 第40-44页 |
| 3．4．2 元信息的集成算法 | 第44-50页 |
| 3．4．3 元信息合成与集成的实验与讨论 | 第50-53页 |
| 3．5 小结 | 第53-54页 |
| 第四章 元信息维护方法 | 第54-68页 |
| 4．1 引言 | 第54页 |
| 4．2 元信息的增维护方法 | 第54-55页 |
| 4．3 元信息的删维护方法 | 第55-66页 |
| 4．3．1 逐个方式处理删除对象的元信息删维护方法 | 第55-61页 |
| 4．3．2 批量方式处理删除对象的元信息删维护方法 | 第61-66页 |
| 4．4 元信息的修改维护方法 | 第66-67页 |
| 4．5 小结 | 第67-68页 |
| 第五章 基于元信息的属性相对约简 | 第68-87页 |
| 5．1 引言 | 第68页 |
| 5．2 衍生元信息及其生成方法 | 第68-76页 |
| 5．2．1 衍生元信息定义 | 第68-69页 |
| 5．2．2 衍生元信息的生成 | 第69-76页 |
| 5．3 基于元信息的属性相对约简方法 | 第76-81页 |
| 5．3．1 正域基数的计算方法 | 第76-78页 |
| 5．3．2 属性相对约简以及核的计算 | 第78-79页 |
| 5．3．3 元信息上的属性相对约简方法 | 第79-81页 |
| 5．4 可变精度粗糙集模型与基于元信息的β属性约简获取方法 | 第81-84页 |
| 5．4．1 可变精度粗糙集模型与β属性约简 | 第81-82页 |
| 5．4．2 基于元信息的β属性约简获取方法 | 第82-84页 |
| 5．5 基于元信息的近似属性约简获取方法 | 第84-86页 |
| 5．5．1 属性近似约简 | 第84-85页 |
| 5．5．2 近似属性约简获取方法 | 第85-86页 |
| 5．6 小结 | 第86-87页 |
| 第六章 基于元信息的决策规则获取 | 第87-104页 |
| 6．1 引言 | 第87-88页 |
| 6．2 决策规则 | 第88-90页 |
| 6．3 近似的条件类描述集表示与条件类描述集Fc的划分 | 第90-94页 |
| 6．3．1 决策类的下近似、上近似以及边界域的条件类描述集的生成 | 第90-91页 |
| 6．3．2 条件类描述集的划分 | 第91-94页 |
| 6．4 覆盖的条件类描述集表示 | 第94-96页 |
| 6．5 最小决策规则集的获取 | 第96-100页 |
| 6．5．1 最小决策规则集 | 第96-97页 |
| 6．5．2 基于元信息的最小决策规则集获取算法 | 第97-100页 |
| 6．6 满意决策规则集的获取 | 第100-103页 |
| 6．6．1 穷尽决策规则集与最小决策规则集获取方法的不足 | 第100-101页 |
| 6．6．2 满意决策规则集获取方法 | 第101-103页 |
| 6．7 小结 | 第103-104页 |
| 第七章 粗糙决策支持方法 | 第104-123页 |
| 7．1 引言 | 第104-105页 |
| 7．2 决策表与信息向量 | 第105-108页 |
| 7．3 条件向量的决策能力 | 第108-110页 |
| 7．4 基于条件向量的决策支持 | 第110-112页 |
| 7．5 基于穷尽搜索的附加条件向量确定方法 | 第112-114页 |
| 7．6 附加条件向量的启发式确定方法 | 第114-116页 |
| 7．7 基于属性分组的附加条件向量确定方法 | 第116-117页 |
| 7．8 条件向量的约简 | 第117-120页 |
| 7．9 比较与讨论 | 第120-122页 |
| 7．10 小结 | 第122-123页 |
| 第八章 结论 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-133页 |
| 攻读博士学位期间发表或已录用的论文 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134页 |
