| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究目的 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 信息系统数据填补与属性约简方法研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 不完备信息系统的数据填补研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 信息系统属性约简研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 问题提出 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文框架 | 第16页 |
| 1.3.3 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第18-24页 |
| 2.1 粗糙集理论的基本概念 | 第18-22页 |
| 2.1.1 知识与分类 | 第18-19页 |
| 2.1.2 信息系统 | 第19-20页 |
| 2.1.3 近似算子 | 第20-21页 |
| 2.1.4 粗糙度和精度 | 第21-22页 |
| 2.2 信息熵 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 一种特征加权的灰色最近邻填补方法 | 第24-40页 |
| 3.1 最近邻填补算法 | 第24-26页 |
| 3.2 基于特征加权的灰色关联分析模型 | 第26-28页 |
| 3.3 特征加权的灰色最近邻填补算法 | 第28-30页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第30-39页 |
| 3.4.1 实验数据以及对比算法的选择 | 第30-32页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第32-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于 α 信息熵的模糊粗糙集属性约简方法 | 第40-50页 |
| 4.1 基于 α 信息熵的模糊相似关系不确定性度量模型 | 第40-43页 |
| 4.2 一种基于 α 信息熵的模糊粗糙集属性约简算法 | 第43-45页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第45-49页 |
| 4.3.1 实验数据以及对比算法的选择 | 第45-46页 |
| 4.3.2 算法对比结果与分析 | 第46-48页 |
| 4.3.3 参数 α 最优区间的确定 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 图清单 | 第57-58页 |
| 表清单 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |