| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-38页 |
| ·粒计算概述 | 第16-19页 |
| ·粒计算的基本理论模型 | 第19-28页 |
| ·模糊集理论模型 | 第19-21页 |
| ·粗糙集理论模型 | 第21-24页 |
| ·商空间理论模型 | 第24-27页 |
| ·其它粒计算模型 | 第27-28页 |
| ·分层递阶的粒计算模型 | 第28-34页 |
| ·粒计算理论的结构化分析 | 第28-31页 |
| ·分层递阶粒计算模型 | 第31-32页 |
| ·待研究的关键问题 | 第32-34页 |
| ·本文的研究内容及成果 | 第34-36页 |
| ·本文的组织结构 | 第36-38页 |
| 第2章 分层递阶商空间的结构分析 | 第38-51页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·阈值为1的商空间理论 | 第39-41页 |
| ·任意阈值的商空间理论 | 第41-42页 |
| ·模糊等价关系的分层递阶构建方法 | 第42-46页 |
| ·模糊等价关系的交、并运算和商空间的分解与合成 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 分层递阶商空间的不确定性度量 | 第51-64页 |
| ·引言 | 第51-53页 |
| ·研究现状及相关基本概念 | 第53-56页 |
| ·分层递阶商空间的不确定性 | 第56-63页 |
| ·分层递阶商空间的信息熵序列 | 第56-61页 |
| ·分层递阶商空间同构的判定定理 | 第61-62页 |
| ·分层递阶商空间、模糊关系和信息熵序列之间的关系 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 分层递阶知识粒度空间下的粗糙集的不确定性度量 | 第64-80页 |
| ·引言 | 第64-67页 |
| ·不确定性度量方法 | 第67-71页 |
| ·知识的粒度 | 第67页 |
| ·分层递阶的知识空间 | 第67-69页 |
| ·粗糙集不确定性的典型度量方法 | 第69-71页 |
| ·不同知识粒度下粗糙集的不确定性度量 | 第71-73页 |
| ·基于信息熵的粗糙集模糊度 | 第73-77页 |
| ·不同知识粒度下粗糙集的粗糙度和模糊度的变化关系 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第5章 基于分层递阶结构的知识获取 | 第80-104页 |
| ·不完备信息系统的分层递阶知识粒度空间 | 第80-87页 |
| ·扩充的粗糙集模型 | 第81-82页 |
| ·不完备信息系统的分层递阶知识粒度空间构建 | 第82-85页 |
| ·实例对比分析 | 第85-87页 |
| ·模糊决策信息系统中的规则获取 | 第87-93页 |
| ·模糊决策信息系统 | 第87-89页 |
| ·分层递阶的决策规则提取方法 | 第89-91页 |
| ·模糊决策信息系统的属性约简 | 第91-93页 |
| ·基于最大粒的规则获取方法 | 第93-103页 |
| ·基于属性约简的规则获取方法分析 | 第93-95页 |
| ·属性约简的粒度原理 | 第95-97页 |
| ·基于最大粒的规则获取算法(RGABMG) | 第97-101页 |
| ·仿真实验 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第6章 总结与展望 | 第104-108页 |
| ·本文工作总结及创新点 | 第104-106页 |
| ·进一步研究工作与展望 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第121-124页 |
| 读博期间论文发表情况 | 第121-122页 |
| 读博期间参编的著作章节 | 第122页 |
| 读博期间参与的科研项目 | 第122-124页 |