FCA中基于粒计算的知识约简及应用研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 形式概念分析 | 第14页 |
| 1.2.2 粒计算 | 第14-16页 |
| 1.2.3 缺失数据 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构与安排 | 第18-19页 |
| 第2章 基础知识 | 第19-29页 |
| 2.1 概念格理论 | 第19页 |
| 2.2 粒计算 | 第19-23页 |
| 2.2.1 粒计算理论 | 第19-21页 |
| 2.2.2 粒计算模型 | 第21-23页 |
| 2.3 商空间理论 | 第23-26页 |
| 2.3.1 商空间基本概念 | 第23页 |
| 2.3.2 商空间粒度的获得 | 第23-25页 |
| 2.3.3 商空间的基本原理 | 第25-26页 |
| 2.4 Rough逻辑理论 | 第26-28页 |
| 2.4.1 Rough逻辑公式基本概念 | 第26页 |
| 2.4.2 Rough逻辑公式赋值与语义 | 第26-27页 |
| 2.4.3 Rough逻辑公式诱导的粒计算 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于商空间的缺失数据填补方法 | 第29-44页 |
| 3.1 缺失数据的简介 | 第29-33页 |
| 3.1.1 缺失数据的种类及产生原因 | 第29-30页 |
| 3.1.2 缺失数据的处理方法 | 第30-33页 |
| 3.1.3 缺失数据的填补标准 | 第33页 |
| 3.2 基于商空间的缺失数据填补方法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 近似精度的确定 | 第33-35页 |
| 3.2.2 模糊近似评估矩阵的建立 | 第35页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第35-36页 |
| 3.3 实例分析 | 第36-39页 |
| 3.4 仿真实验 | 第39-43页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第39页 |
| 3.4.2 实验一 | 第39-42页 |
| 3.4.3 实验二 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 概念格的约简方法研究 | 第44-54页 |
| 4.1 概念格约简的概述 | 第44页 |
| 4.2 基于可辨识属性矩阵的属性约简方法 | 第44-46页 |
| 4.3 基于Rough逻辑公式的约简方法 | 第46-48页 |
| 4.3.1 基于 l 程度满足的对象粒化 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于粒子句覆盖的属性约简 | 第48页 |
| 4.4 算例分析与对比 | 第48-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 附录B 攻读学位期间所参与的科研项目情况 | 第62页 |
