基于信息粒与粒计算理论的数据约简研究

引言	第1-8页
第一章 数据挖掘	第8-17页
·数据挖掘概述	第8-10页
·数据挖掘过程	第10-11页
·数据挖掘采用的技术	第11-14页
·当前数据挖掘研究的热点	第14-15页
·数据挖掘未来研究方向	第15-17页
第二章 Rough集理论	第17-32页
·Rough集理论提出的背景	第17-18页
·Rough集的基本概念	第18-20页
·近似集的性质	第20-22页
·Rough集中的隶属函数	第22-23页
·集合中的Rough相等和Rough包含	第23-24页
·Rough集理论的拓广	第24-28页
·Rough集理论的研究现状与展望	第28-32页
第三章 粒计算理论	第32-48页
·粒计算理论的基本概念	第32-33页
·词计算	第33-35页
·基于Rough集的粒计算	第35-38页
·粒推理	第38-42页
·粒的二进制粒化与粒计算	第42-45页
·粒计算理论的研究现状与展望	第45-48页
第四章 基于粒计算的数据约简	第48-74页
·约简的基本概念	第48-51页
·相对约简	第51-53页
·信息系统及其约简	第53-55页
·决策表及其约简	第55-62页
·基于二进制粒计算的数据约简	第62-72页
·二进制粒计算研究的难点	第72-74页
第五章 粒计算数据约简的应用	第74-82页
·汽车数据库中的决策规则提取	第74-82页
结束语	第82-84页
致谢	第84-85页
参考文献	第85-87页