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 |