| 摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·本文研究的背景、目的和意义 | 第9-10页 |
| ·粗糙集理论的特点和研究现状 | 第10-11页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第10-11页 |
| ·粗糙集理论的研究现状 | 第11页 |
| ·本文的主要研究内容及创新点 | 第11-13页 |
| 第二章 粗糙集理论的基本知识 | 第13-29页 |
| ·基本概念 | 第13-16页 |
| ·知识发现、知识表达系统及决策表 | 第13-14页 |
| ·知识的依赖性、属性的重要性及权重 | 第14页 |
| ·上近似、下近似及正域 | 第14-15页 |
| ·约简和核 | 第15-16页 |
| ·决策表的属性约简 | 第16-21页 |
| ·决策表及其相容性 | 第16-17页 |
| ·决策系统中属性约简理论涉及到的概念 | 第17页 |
| ·基于属性重要性的 Pawlak 属性约简 | 第17-19页 |
| ·基于区分函数和区分矩阵的属性约简 | 第19-21页 |
| ·决策表属性值约简和决策规则提取 | 第21-29页 |
| ·以核值为基础的属性值约简 | 第22-25页 |
| ·启发式属性值约简 | 第25-29页 |
| 第三章 基于粗集数据挖掘技术在投资行业中的 CRM 模型研究 | 第29-44页 |
| ·CRM 在投资行业中的重要性和意义 | 第29-30页 |
| ·CRM 概念 | 第29页 |
| ·CRM 在投资行业中的重要性及意义 | 第29-30页 |
| ·粗集理论与投资行业中的 CRM 数据挖掘 | 第30-33页 |
| ·CRM 国内外研究现状 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘 | 第31-32页 |
| ·粗集理论与投资行业中的 CRM 数据挖掘 | 第32-33页 |
| ·实例分析—保险公司的 CRM 数据挖掘模型 | 第33-43页 |
| ·准备知识 | 第33-35页 |
| ·CRM 数据库准备 | 第35-36页 |
| ·CRM 决策信息系统及属性约简 | 第36-42页 |
| ·结果评价及意义 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于粗集理论的证券投资决策模型研究 | 第44-56页 |
| ·模糊集和模糊综合评价方法 | 第44-47页 |
| ·模糊集基本知识 | 第44-45页 |
| ·模糊综合评价方法 | 第45-47页 |
| ·证券组合投资的决策过程及风险因素 | 第47-49页 |
| ·证券投资的决策及决策过程 | 第47-48页 |
| ·证券投资的风险因素 | 第48-49页 |
| ·实例分析—证券组合投资决策模型 | 第49-55页 |
| ·证券投资决策分析综合评价指标及知识表达系统 | 第49-50页 |
| ·信息系统的约简及属性权重分析 | 第50-52页 |
| ·多目标多因素模糊综合评价的建立 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |