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信息系统中属性约简算法研究

摘要第1-10页
Abstract第10-13页
第一章 绪论第13-19页
   ·引言第13页
   ·粗糙集理论的研究和发展第13-16页
     ·粗糙集理论的发展概况第14页
     ·粗糙集理论的研究与应用第14页
     ·属性约简算法的研究现状第14-16页
   ·课题的主要研究内容第16页
   ·论文的组织结构第16-19页
第二章 粗糙集理论第19-25页
   ·引言第19页
   ·粗糙集基本概念第19-23页
     ·信息系统与决策表第19-20页
     ·粗糙集与近似分类第20-22页
     ·属性约简第22-23页
   ·小结第23-25页
第三章 粗糙集理论中的知识量第25-33页
   ·引言第25页
   ·知识量与相对知识量第25-29页
     ·知识量的定义和性质第26-27页
     ·相对知识量定义和性质第27-29页
   ·知识量的应用第29-32页
     ·属性依赖的知识量表示第29-30页
     ·相对知识量在决策表中的应用第30-32页
   ·小结第32-33页
第四章 基于知识量的属性约简算法第33-41页
   ·引言第33页
   ·基于知识量的启发式约简算法(ARABKQ算法)第33-36页
     ·信息系统中属性重要度的度量第33-34页
     ·ARABKQ算法描述第34页
     ·算法复杂度分析第34-35页
     ·实例分析第35-36页
   ·一种基于划分的信息系统约简算法第36-39页
     ·属性划分第36-38页
     ·基于划分的信息系统属性约简算法(ARABP算法)第38-39页
     ·算法复杂度分析第39页
   ·两种算法的实验分析第39-40页
     ·实验过程第39-40页
     ·实验分析第40页
   ·小结第40-41页
第五章 基于知识量的相对属性约简算法第41-49页
   ·引言第41页
   ·基于知识量的相对约简算法第41-43页
     ·决策表中属性重要度的度量第41-42页
     ·算法描述第42-43页
     ·算法复杂度分析第43页
   ·一种基于划分的决策表约简算法第43-46页
     ·决策表的不一致性与约简集的不变性第43-44页
     ·属性的相对划分第44页
     ·基于划分的决策表约简算法设计(DRABP算法)第44-46页
   ·两种算法的实验分析第46-47页
     ·实验过程第46页
     ·实验分析第46-47页
   ·小结第47-49页
第六章 结论与展望第49-51页
   ·总结第49页
   ·进一步展望第49-51页
参考文献第51-57页
发表文章目录第57-58页
致谢第58-59页
个人简况及联系方式第59-60页

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