基于模糊粗糙集的降维算法研究
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 问题的提出 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究的实际意义 | 第11-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 粗糙集及模糊粗糙集 | 第14-28页 |
| 2.1 粗糙集合论 | 第14-20页 |
| 2.1.1 粗糙集基本思想 | 第15-17页 |
| 2.1.2 决策表和决策规则 | 第17-18页 |
| 2.1.3 决策表离散化 | 第18-19页 |
| 2.1.4 属性约简 | 第19-20页 |
| 2.2 模糊集合论 | 第20-24页 |
| 2.2.1 模糊集合的概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 模糊集合的运算 | 第21页 |
| 2.2.3 模糊相似关系 | 第21-22页 |
| 2.2.4 模糊逻辑算符 | 第22-24页 |
| 2.3 模糊粗糙集 | 第24-28页 |
| 2.3.1 粗糙近似的三角模表示 | 第24-25页 |
| 2.3.2 模糊粗糙集 | 第25-28页 |
| 第三章 属性模糊化 | 第28-33页 |
| 3.1 单个属性的模糊化 | 第28-30页 |
| 3.2 复合属性的模糊化 | 第30-31页 |
| 3.3 模糊属性隶属度 | 第31-33页 |
| 第四章 模糊粗糙降维算法 | 第33-44页 |
| 4.1 降维基本概念 | 第33-34页 |
| 4.2 属性递减的约简算法 | 第34-36页 |
| 4.3 基于遗传算法的约简 | 第36-39页 |
| 4.3.1 遗传算法 | 第36-37页 |
| 4.3.2 约简算法 | 第37-39页 |
| 4.4 约简树算法 | 第39-44页 |
| 4.4.1 约简树 | 第39-41页 |
| 4.4.2 算法 | 第41-44页 |
| 第五章 货票数据库属性约简 | 第44-60页 |
| 5.1 数据准备 | 第44-51页 |
| 5.1.1 数据导入 | 第44-46页 |
| 5.1.2 数据集成 | 第46-50页 |
| 5.1.3 不一致性消除 | 第50页 |
| 5.1.4 冗余属性删除 | 第50页 |
| 5.1.5 货票表补齐 | 第50-51页 |
| 5.2 约简 | 第51-60页 |
| 5.2.1 决策类划分 | 第51-52页 |
| 5.2.2 属性模糊化 | 第52-53页 |
| 5.2.3 依赖性计算 | 第53-55页 |
| 5.2.4 约简计算 | 第55-58页 |
| 5.2.5 约简结果分析 | 第58-60页 |
| 第六章 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录1 完整的货票数据表字段集合 | 第66-70页 |
| 附录2 货票表约简结果字段集合 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻渎学位期间主要的研究成果 | 第73页 |
