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粗糙集理论在关系数据库知识发现中的应用研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·引言第11-12页
   ·知识发现概述第12-13页
     ·知识发现流程第12-13页
     ·数据预处理的重要性第13页
   ·数据挖掘概述第13-15页
     ·数据挖掘的主要方法第14-15页
   ·粗糙集理论发展概述第15-16页
   ·本文创新点第16-17页
   ·本文主要研究内容第17-19页
第二章 粗糙集理论概念第19-27页
   ·粗糙集基本概念第19-25页
     ·知识、论域第19页
     ·不可分辨关系第19-20页
     ·上下近似第20-22页
     ·信息系统与决策表第22页
     ·约简与核第22-23页
     ·相对约简与相对核第23-24页
     ·属性重要度第24页
     ·信息熵第24-25页
   ·粗糙集扩展模型第25-26页
     ·变精度粗糙集模型第25页
     ·相容关系粗糙集模型第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 粗糙集属性约简算法第27-37页
   ·删除法第27-28页
   ·利用差别矩阵的约简算法第28-31页
     ·算法原理第28-29页
     ·算例第29-30页
     ·算法分析第30-31页
   ·利用属性重要度约简算法第31-32页
     ·决策表相对求核算法第31页
     ·决策表的属性约简算法第31页
     ·算例第31-32页
     ·算法分析第32页
   ·利用信息熵约简算法第32-34页
     ·决策表相对求核算法第32-33页
     ·决策表的属性约简算法第33页
     ·算例第33-34页
     ·算法分析第34页
   ·改进的基于属性重要度的约简算法第34-35页
     ·算法理论证明第34页
     ·算法原理第34-35页
     ·算例第35页
     ·算法分析第35页
   ·本章小结第35-37页
第四章 扩展粗糙集模型属性约简算法第37-48页
   ·对噪音数据的处理第37-40页
     ·变精度粗糙集模型第37-38页
     ·变精度粗糙集模型属性约简算法思想第38-39页
     ·计算属性重要度的算法第39页
     ·变精度粗糙集模型属性约简算法第39-40页
     ·算法时间复杂度分析第40页
   ·对残缺数据的处理第40-47页
     ·残缺数据产生的原因第40-41页
     ·残缺数据常见处理方法及局限性第41页
     ·相容关系粗糙集模型第41-43页
     ·相容关系粗糙集模型算法思想第43-44页
     ·判别有残缺数据的属性算法第44-45页
     ·计算属性重要度的算法第45-46页
     ·相容关系粗糙集模型属性约简算法第46页
     ·算法时间复杂度分析第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第五章 改进的基于数据库系统的粗糙集属性约简算法第48-58页
   ·基于数据库操作的粗糙集核心概念第48-49页
   ·基于数据库操作的粗糙集相关算法第49-54页
     ·求取变精度粗糙集模型属性重要度的算法第49-51页
     ·求取相容关系粗糙集模型属性重要度的算法第51-54页
   ·数据库性能调优第54-56页
     ·增加主键第54页
     ·建立索引第54-55页
     ·修改配置文件第55-56页
   ·基于数据库操作的粗糙集约简算法与传统算法性能比较第56-57页
   ·本章小结第57-58页
第六章 基于粗糙集和数据库系统的知识发现原型系统设计第58-67页
   ·电子商务信息系统属性约简概述第58页
   ·开发环境及应用技术第58-60页
     ·MyEclipse第58-59页
     ·MySQL第59页
     ·属性约简算法第59-60页
   ·系统结构设计第60-61页
   ·系统功能设计第61-66页
     ·数据采集第61-62页
     ·数据访问第62-64页
     ·属性约简第64-65页
     ·结果输出第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第七章 总结与展望第67-69页
   ·总结第67-68页
   ·展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-73页
攻硕期间取得的成果第73-74页

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