基于信息熵的属性约简及其应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·本文的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·粗糙集理论与多属性决策结合研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容及主要创新点 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 粗糙集理论基础 | 第15-21页 |
| ·粗糙集理论的研究现状 | 第15-16页 |
| ·粗糙集的基本理论 | 第16-21页 |
| ·基本定义 | 第16-19页 |
| ·信息系统 | 第19-21页 |
| 第3章 基于信息熵的属性约简算法 | 第21-36页 |
| ·信息熵研究现状及分析 | 第21-26页 |
| ·粗糙集合中划分的概率表示 | 第23-24页 |
| ·熵及条件熵的相关定理及其证明 | 第24-26页 |
| ·决策表中属性重要性的定义 | 第26-30页 |
| ·决策表信息熵定义下的核属性的计算算法 | 第30页 |
| ·基于互信息的知识相对约简算法─MIBARK算法 | 第30-31页 |
| ·基于条件信息熵的知识约简算法 | 第31-36页 |
| ·基于条件熵并求核的CEBARKCC | 第32-33页 |
| ·基于条件熵的CEBARKNC | 第33-34页 |
| ·算法改进的CEBARKNC | 第34-36页 |
| 第4章 基于扩展的信息熵的决策表属性约简算法 | 第36-45页 |
| ·扩展的Rough集理论的信息论观点 | 第36-38页 |
| ·基于互信息的MIBARK~*算法 | 第38-39页 |
| ·新的条件熵 | 第39页 |
| ·新的条件熵的定义及算法 | 第39-42页 |
| ·新的条件熵定义下的属性约简算法 | 第42-43页 |
| ·算法的改进 | 第43-45页 |
| 第5章 信息熵的应用实例 | 第45-51页 |
| ·基于信息熵的项目评价方法的步骤 | 第45-46页 |
| ·应用实例 | 第46-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 1 本文工作总结 | 第51页 |
| 2 未来工作的思考 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 研究生履历 | 第58页 |
