基于粗糙集的并行约简研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究的内容和目的 | 第10-12页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第12-16页 |
| ·粗糙集基本概念 | 第12-14页 |
| ·知识与分类 | 第12-13页 |
| ·粗糙集的上下近似集 | 第13-14页 |
| ·粗糙集理论的研究与应用现状 | 第14-16页 |
| ·文章内容组织结构 | 第16-18页 |
| 2 决策表的属性约简 | 第18-31页 |
| ·决策表的基本概念 | 第18页 |
| ·传统决策表属性约简算法 | 第18-23页 |
| ·基于差别矩阵的决策表属性约简算法 | 第19-21页 |
| ·基于信息熵的属性约简算法 | 第21-23页 |
| ·动态数据、增量数据属性约简算法 | 第23-30页 |
| ·动态数据特点分析 | 第23-24页 |
| ·属性约简增量算法 | 第24-28页 |
| ·动态约简 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 3 并行约简 | 第31-50页 |
| ·并行约简概念 | 第31-35页 |
| ·基于正域的并行约简 | 第31-33页 |
| ·基于差别矩阵的并行约简 | 第33-34页 |
| ·基于属性重要度的并行约简 | 第34-35页 |
| ·变精度的并行约简 | 第35-36页 |
| ·并行约简子表生成策略 | 第36-41页 |
| ·增量式数据子表计算策略 | 第36-37页 |
| ·分布式数据子表计算策略 | 第37页 |
| ·海量数据集子表抽取策略 | 第37-41页 |
| ·痕迹抽取法 | 第38-39页 |
| ·概率抽取法 | 第39-40页 |
| ·聚类构造法 | 第40-41页 |
| ·并行约简算法及实验分析 | 第41-48页 |
| ·增量数据并行约简算法 | 第41-42页 |
| ·分布式数据以及海量数据并行约简算法实验 | 第42-45页 |
| ·并行约简算法实验 | 第45页 |
| ·并行约简算法与其他约简算法效率比较 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 4 基于并行约简的决策提取 | 第50-60页 |
| ·常用决策规则提取方法 | 第50-52页 |
| ·增量式决策规则提取算法 | 第52-55页 |
| ·增量式决策规则提取算法实例 | 第55-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第68-70页 |
