| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 引言 | 第7-11页 |
| 1、知识发现的定义和过程 | 第7-8页 |
| 2、数据挖掘的特性 | 第8页 |
| 3、数据挖掘的任务和方法 | 第8-11页 |
| 一、粗糙集理论概述 | 第11-15页 |
| (一) 粗糙集理论的提出背景和发展历程 | 第11-12页 |
| (二) 粗糙集理论的特点 | 第12页 |
| (三) 粗糙集理论的研究现状及研究方向 | 第12-13页 |
| (四) 课题的研究意义 | 第13-15页 |
| 二、粗糙集理论的属性约简 | 第15-23页 |
| (一) 属性约简的意义 | 第15页 |
| (二) 属性约简的基本理论 | 第15-17页 |
| (三) 具有代表性的属性约简算法 | 第17-21页 |
| (四) 粗糙集工具软件 | 第21-22页 |
| (五) 属性约简研究存在的问题 | 第22-23页 |
| 三、The Set Covering Machine | 第23-53页 |
| (一) 集覆盖机(the set covering machine,SCM)的基本理论 | 第23-32页 |
| 1、SCM的提出背景 | 第23-24页 |
| 2、集覆盖机(SCM)的基本思想 | 第24-32页 |
| (二) SCM、SVM和NNC的性能比较 | 第32-36页 |
| (三) SCM的算法 | 第36-50页 |
| 1、SCM算法的描述 | 第36-37页 |
| 2、SCM算法的实例演示 | 第37-40页 |
| 3、SCM算法的程序实现 | 第40-50页 |
| (四) 粗糙集的属性约简和集合覆盖理论的联系 | 第50-53页 |
| 四、基于粗糙集的SCM的两层分类器 | 第53-59页 |
| (一) 基于粗糙集理论的SCM两层分类器设计 | 第53-54页 |
| (二) 基于粗糙集的SCM的两层分类器的实例分析 | 第54-59页 |
| 结语 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |