基于软集的不确定性分析方法及应用研究
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| 英文摘要 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 软集理论的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 预备知识 | 第19-32页 |
| 2.1 软集理论的基础知识 | 第19-22页 |
| 2.2 模糊集理论概述 | 第22-24页 |
| 2.2.1 模糊集理论的产生和发展 | 第22-23页 |
| 2.2.2 模糊集的概念及其运算 | 第23-24页 |
| 2.3 格与剩余格 | 第24-27页 |
| 2.4 模糊软集概述 | 第27-32页 |
| 第3章 软集的代数结构 | 第32-52页 |
| 3.1 软集的格结构 | 第32-36页 |
| 3.2 软相等≈_s | 第36-41页 |
| 3.3 软相等≈~s | 第41-44页 |
| 3.4 模糊软相等关系≈_s | 第44-50页 |
| 3.5 小结 | 第50-52页 |
| 第4章 模糊软集的不确定性度量 | 第52-63页 |
| 4.1 模糊软集包含度 | 第52-57页 |
| 4.2 模糊软集相似性度量 | 第57-58页 |
| 4.3 模糊软集的熵 | 第58-62页 |
| 4.4 小结 | 第62-63页 |
| 第5章 VAGUE软集的不确定性度量 | 第63-77页 |
| 5.1 VAGUE集与VAGUE软集 | 第63-68页 |
| 5.2 VAGUE软集相似度 | 第68-74页 |
| 5.3 VAGUE软集的熵度量 | 第74-76页 |
| 5.4 小结 | 第76-77页 |
| 第6章 软集理论在文本分类中的应用 | 第77-107页 |
| 6.1 文本分类概述 | 第77-79页 |
| 6.2 文本分类的原理及流程 | 第79-89页 |
| 6.2.1 问题描述 | 第79页 |
| 6.2.2 文本分类框架 | 第79-89页 |
| 6.3 基于软集理论的文本分类方法 | 第89-105页 |
| 6.3.1 基于互信息的文本特征选择算法 | 第89-92页 |
| 6.3.2 文本的软集表示 | 第92-93页 |
| 6.3.3 构造软集(F,E)的对比表 | 第93-94页 |
| 6.3.4 基于软集合理论的分类算法 | 第94-95页 |
| 6.3.5 实验设计与结果分析 | 第95-105页 |
| 6.4 小结 | 第105-107页 |
| 结论与展望 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 攻读博士学位期间发表论文及科研情况 | 第120-121页 |
