| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·本文内容安排 | 第8-9页 |
| 第二章 基于集合分类粗糙度的属性约简 | 第9-22页 |
| ·粗糙集理论 | 第9-12页 |
| ·粗糙集相关基本概念 | 第9-10页 |
| ·决策表 | 第10-11页 |
| ·分形维数、集合分类粗糙度,粗糙集属性离散化方法 | 第11-12页 |
| ·实证分析 | 第12-20页 |
| ·分形市场 | 第12-13页 |
| ·算法实例一 | 第13-18页 |
| ·算法实例二 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于信息熵的属性约简 | 第22-30页 |
| ·几种常用的约简计算方法 | 第22-26页 |
| ·算法实例 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于动态层次聚类离散化的属性约简 | 第30-35页 |
| ·常见的几种常见的离散化方法 | 第30页 |
| ·基于动态层次聚类的离散化算法 | 第30-34页 |
| ·层次聚类算法 | 第30-32页 |
| ·算法实例 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 总结与展望 | 第35-36页 |
| ·本论文研究工作总结 | 第35页 |
| ·进一步研究方向 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-38页 |
| 附录1:恒生指数2008年7月—2008年9月股票数据 | 第38-41页 |
| 附录2:日经指数2002年7月—2002年9月股票数据 | 第41-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 攻读学位期间科研学术情况 | 第45-46页 |