基于粒计算和粗糙集的属性离散化研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 粗糙集属性离散化研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 粒计算研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 粒计算和粗糙集离散化基础理论 | 第15-32页 |
| 2.1 粒计算基础理论 | 第15-17页 |
| 2.1.1 粒计算的基本组成 | 第15-16页 |
| 2.1.2 粒计算的基本问题 | 第16-17页 |
| 2.2 粗糙集基础理论 | 第17-21页 |
| 2.2.1 粗糙集相关定义 | 第18页 |
| 2.2.2 粗糙集基本概念 | 第18-21页 |
| 2.3 连续属性离散化介绍 | 第21-24页 |
| 2.3.1 离散化过程 | 第21-22页 |
| 2.3.2 离散化算法的任务与目标 | 第22-24页 |
| 2.4 离散化算法分类 | 第24-26页 |
| 2.5 几种典型的数据离散化算法 | 第26-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于粒计算的离散化算法 | 第32-46页 |
| 3.1 候选断点的提取 | 第32-36页 |
| 3.1.1 有序序列 | 第33-34页 |
| 3.1.2 计算初始断点集合算法 | 第34-35页 |
| 3.1.3 离散化粒度描述 | 第35-36页 |
| 3.2 信息熵和粒度 | 第36-37页 |
| 3.2.1 信息熵 | 第36页 |
| 3.2.2 区间粒的粒度 | 第36-37页 |
| 3.3 粒计算属性离散化算法描述 | 第37-38页 |
| 3.4 粗糙集的一致性 | 第38-39页 |
| 3.5 粒计算属性离散化算法的改进 | 第39-40页 |
| 3.6 粒计算属性离散化的应用 | 第40-44页 |
| 3.6.1 kddcup99 数据集介绍 | 第40-42页 |
| 3.6.2 实验数据预处理 | 第42页 |
| 3.6.3 对比实验结果分析 | 第42-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于行列重要度的属性离散化算法 | 第46-54页 |
| 4.1 粗糙集离散化描述和不可分辨关系 | 第46-47页 |
| 4.1.1 离散化问题描述 | 第46-47页 |
| 4.1.2 粗糙集的不可分辨关系 | 第47页 |
| 4.2 粗糙集二进制可辨矩阵 | 第47-48页 |
| 4.3 算法的基本思想 | 第48-50页 |
| 4.3.1 断点集的二进制表示 | 第48-49页 |
| 4.3.2 行列重要度 | 第49-50页 |
| 4.4 行列重要度属性离散化算法 | 第50-51页 |
| 4.5 实例及结果分析 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者简介 | 第60页 |
