基于粗糙集理论的知识发现方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·课题的提出及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·知识发现研究现状 | 第11-12页 |
| ·粗糙集理论研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究目标和主要研究内容 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 知识发现与粗糙集理论 | 第16-24页 |
| ·知识发现概述 | 第16-18页 |
| ·知识发现的定义 | 第16页 |
| ·知识发现的过程 | 第16-17页 |
| ·知识发现的方法 | 第17-18页 |
| ·粗糙集理论 | 第18-23页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第18-21页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第21-22页 |
| ·粗糙集理论的应用及前景 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 属性约简算法 | 第24-29页 |
| ·启发式属性约简算法 | 第24-25页 |
| ·启发式属性约简算法比较 | 第25-28页 |
| ·基于属性重要性的属性约简算法 | 第25-26页 |
| ·基于信息熵的属性约简算法 | 第26-27页 |
| ·基于互信息的知识相对约简算法 | 第27-28页 |
| ·基于属性频率的属性约简算法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于AWFF 的属性约简算法 | 第29-41页 |
| ·算法有关概念及定理 | 第29-30页 |
| ·核 | 第29页 |
| ·近似精度 | 第29页 |
| ·强等价集及其定理 | 第29-30页 |
| ·AWFF 算子 | 第30-31页 |
| ·AWFF_AR 算法描述 | 第31-32页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第32-34页 |
| ·实例分析 | 第34-35页 |
| ·实验验证 | 第35-40页 |
| ·系统流程图 | 第35-36页 |
| ·实验环境及数据 | 第36-37页 |
| ·数据预处理 | 第37-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于AWFF_VR 的规则获取方法 | 第41-58页 |
| ·决策规则表示 | 第41页 |
| ·值约简算法 | 第41-45页 |
| ·一般值约简算法 | 第41-42页 |
| ·归纳值约简算法 | 第42-43页 |
| ·启发式值约简算法 | 第43-44页 |
| ·Skowron 缺省规则获取方法 | 第44-45页 |
| ·问题的提出 | 第45-46页 |
| ·AWFF_VR 值约简算法 | 第46-48页 |
| ·算法思想 | 第46-47页 |
| ·算法描述 | 第47-48页 |
| ·时间复杂度分析 | 第48页 |
| ·实验验证及对比分析 | 第48-57页 |
| ·实验环境及数据 | 第48页 |
| ·实验流程 | 第48-51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·算法对比分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
