基于扩展粗糙集的特征选择研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·粗糙集理论研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第9页 |
| ·本文的组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 粗糙集理论 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第11-14页 |
| ·知识表达系统 | 第11-12页 |
| ·不可分辨关系 | 第12页 |
| ·上下近似和正域 | 第12-14页 |
| ·属性约简算法 | 第14-17页 |
| ·属性重要度 | 第17-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于模糊粗糙集的特征选择 | 第21-33页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·模糊粗糙集理论 | 第21-26页 |
| ·模糊集的概念 | 第21-23页 |
| ·模糊粗糙集概念 | 第23-25页 |
| ·属性模糊化 | 第25-26页 |
| ·基于模糊粗糙集的特征选择算法及其改进 | 第26-30页 |
| ·基于模糊粗糙集的特征选择算法 | 第26-27页 |
| ·算法的改进 | 第27-29页 |
| ·算法复杂性分析 | 第29-30页 |
| ·实验 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于邻域粗糙集的特征选择 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·邻域粗糙集理论 | 第33-39页 |
| ·邻域 | 第33-35页 |
| ·邻域决策系统 | 第35-37页 |
| ·基于邻域粗糙集的特征选择算法 | 第37-39页 |
| ·邻域关系的模糊改进 | 第39-42页 |
| ·基于改进邻域粗糙集的特征选择算法 | 第42-43页 |
| ·实验 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于LE和扩展粗糙集的特征提取与选择 | 第47-61页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·基于流形学习的拉普拉斯映射算法 | 第47-52页 |
| ·实验 | 第52-60页 |
| ·钙化区域的增强 | 第54-55页 |
| ·钙化区域的特征提取 | 第55-57页 |
| ·钙化区域的特征选择 | 第57-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 论文发表 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
