| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外的研究历史与现状 | 第8-11页 |
| ·决策树分类算法研究历史与现状 | 第8-10页 |
| ·粗糙集理论研究历史与现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容和结构组织 | 第11-12页 |
| 第二章 决策树技术 | 第12-22页 |
| ·决策树技术的基本理论 | 第12-13页 |
| ·经典的决策树生成算法 | 第13-21页 |
| ·经典决策树生成算法的介绍 | 第13-20页 |
| ·各种经典算法的比较 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 粗糙集理论 | 第22-29页 |
| ·粗糙集概述 | 第22-23页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第23-26页 |
| ·变精度粗糙集理论 | 第26-27页 |
| ·粗糙集在决策树算法中的应用 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于粗糙集的决策树优化算法研究 | 第29-47页 |
| ·基于粗糙集理论的决策树构造算法 | 第29-34页 |
| ·基于粗糙集的单变量决策树算法 HACRS | 第29-32页 |
| ·基于粗糙集的多变量决策树构造算法 | 第32-34页 |
| ·基于变精度粗糙集的单变量决策树算法 HACBRS | 第34-38页 |
| ·决策树生成实例与分析 | 第38-46页 |
| ·基于粗糙集理论构造决策树 | 第39-42页 |
| ·基于变精度粗糙集理论构造决策树 | 第42-43页 |
| ·基于 ID3 算法构造决策树 | 第43-45页 |
| ·算法的比较分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结论及下一步展望 | 第47-49页 |
| ·主要工作总结 | 第47页 |
| ·未来展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |