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基于粗糙集理论的不完备决策系统数据挖掘方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-18页
   ·研究的目的和意义第12页
   ·数据挖掘概述第12-15页
     ·数据挖掘的定义第12-13页
     ·数据挖掘的目的第13页
     ·数据挖掘的方法第13-14页
     ·数据挖掘的步骤第14页
     ·数据挖掘发展概述第14-15页
   ·粗糙集理论概述第15-16页
   ·不完备信息处理的研究现状及分析第16页
   ·本文的工作第16-17页
   ·本文的组织第17-18页
第二章 粗糙集理论第18-27页
   ·知识分类第18-19页
   ·信息系统与决策表第19-20页
     ·信息系统第19-20页
     ·决策表第20页
   ·不精确范畴,粗糙集与上、下近似集第20-21页
   ·近似分类和近似分类质量第21-23页
   ·知识的依赖性与知识约简第23-26页
     ·信息系统的知识约简第24页
     ·决策表的知识约简第24-25页
     ·知识依赖度与分类精度第25页
     ·信息论观点与条件熵第25-26页
     ·决策规则与确定性因子第26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 不完备系统中的粗糙集理论第27-34页
   ·不完备信息第27-28页
     ·空值定义及产生原因第27页
     ·空值的常见处理方法第27-28页
   ·不完备系统中的粗糙集模型拓展第28-31页
     ·相容关系第28-29页
     ·相似关系第29-30页
     ·一般二元关系第30-31页
   ·不完备系统的知识约简第31-33页
     ·广义决策函数第31页
     ·属性约简和广义决策函数第31-32页
     ·区分函数第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第四章 基于条件信息熵的不完备决策表属性约简第34-41页
   ·概述第34页
   ·相容关系下知识的信息熵与条件信息量度量第34-35页
   ·属性重要性的信息量表示第35-36页
   ·基于条件信息量的属性约简算法第36-37页
   ·基于条件信息熵的属性约简算法第37-38页
   ·实例分析第38-39页
   ·本章小结第39-41页
第五章 基于遗传算法的不完备决策表属性约简第41-52页
   ·概述第41页
   ·遗传算法基本原理第41-42页
   ·遗传算法参数选择及基本操作第42-45页
     ·种群规模第42-43页
     ·适应度函数第43-44页
     ·选择操作第44页
     ·交叉操作第44-45页
     ·变异操作第45页
   ·基于遗传算法的不完备决策表属性约简算法第45-50页
     ·编码机制第45页
     ·适应度函数设计第45-46页
     ·选择算子设计第46页
     ·改进的自适应交叉算子与变异算子第46-47页
     ·最优个体保存第47页
     ·算法终止条件第47-48页
     ·算法描述第48-50页
   ·实例分析第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第六章 不完备决策系统的最优规则提取第52-57页
   ·基本概念第52-53页
   ·算法描述第53-54页
   ·实例分析第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第七章 不完备决策系统的数据挖掘模型第57-62页
   ·引言第57页
   ·数据挖掘模型的系统设计第57-58页
   ·模块功能简介第58-61页
     ·数据预处理模块第58页
     ·属性约简模块第58-59页
     ·规则提取模块第59-61页
   ·数据挖掘模型的流程图第61页
   ·本章小结第61-62页
第八章 结论与展望第62-64页
   ·主要工作及创新点第62-63页
   ·展望第63-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
附录A(攻读硕士学位期间发表录用的论文)第68-69页
详细摘要第69-72页

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