大数据集的属性选择算法的研究与实现
| 独创性声明 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 前言 | 第10-12页 |
| 1．1 问题的提出 | 第10-11页 |
| 1．2 本文所完成工作 | 第11页 |
| 1．3 本文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关工作 | 第12-34页 |
| 2．1 属性选择 | 第12-18页 |
| 2．1．1 属性子集的产生 | 第13-14页 |
| 2．1．2 评估准则 | 第14-16页 |
| 2．1．3 过滤模型和包装模型 | 第16-18页 |
| 2．2 粗糙集理论概述 | 第18-24页 |
| 2．2．1 信息系统 | 第18页 |
| 2．2．2 不可分辨关系 | 第18-19页 |
| 2．2．3 近似空间 | 第19-21页 |
| 2．2．4 决策表 | 第21-22页 |
| 2．2．5 属性约简和核 | 第22-23页 |
| 2．2．6 可信因子 | 第23页 |
| 2．2．7 支持度 | 第23页 |
| 2．2．8 粗糙集理论的特点 | 第23-24页 |
| 2．3 基于数据库系统的粗糙集模型 | 第24-26页 |
| 2．3．1 核属性 | 第24-25页 |
| 2．3．2 不必要属性 | 第25-26页 |
| 2．3．3 属性的依赖度 | 第26页 |
| 2．3．4 约简的条件 | 第26页 |
| 2．3．5 属性价值定义 | 第26页 |
| 2．4 遗传算法 | 第26-33页 |
| 2．4．1 遗传算法的基本概念 | 第27-28页 |
| 2．4．2 遗传算法的原理 | 第28-32页 |
| 2．4．3 遗传算法的应用 | 第32-33页 |
| 2．5 小结 | 第33-34页 |
| 第三章 属性选择算法的研究与实现 | 第34-45页 |
| 3．1 典型算法 | 第34-35页 |
| 3．2 利用区分矩阵的约简算法 | 第35-36页 |
| 3．3 启发式算法 | 第36-37页 |
| 3．4 基于新的粗糙集模型的属性选择算法 | 第37-38页 |
| 3．5 基于新的粗糙集模型的属性选择算法的改进 | 第38-43页 |
| 3．5．1 属性集合的分类准确度 | 第40页 |
| 3．5．2 属性价值定义 | 第40页 |
| 3．5．3 算法复杂度分析 | 第40-41页 |
| 3．5．4 实例演示 | 第41-43页 |
| 3．6 利用遗传算法的属性选择算法 | 第43-44页 |
| 3．7 小结 | 第44-45页 |
| 第四章 性能实验与分析评价 | 第45-52页 |
| 4．1 性能实验 | 第45-46页 |
| 4．2 性能分析评价 | 第46-52页 |
| 第五章 结束语 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
