| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 信息熵 | 第9-10页 |
| 1.2 信息熵的分类 | 第10-15页 |
| 1.2.1 完备信息系统中信息熵理论 | 第10-13页 |
| 1.2.2 非完备信息系统中信息熵理论 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 集对信息熵 | 第17-25页 |
| 2.1 集对信息熵 | 第17-22页 |
| 2.1.1 集对信息熵的概念 | 第17-19页 |
| 2.1.2 集对信息熵的基本性质 | 第19-20页 |
| 2.1.3 集对信息熵定义式的变化机制 | 第20-22页 |
| 2.2 实例分析 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 信息系统中的集对信息熵 | 第25-46页 |
| 3.1 集对关联函数 | 第25-36页 |
| 3.1.1 集对关联函数 | 第25-30页 |
| 3.1.2 集对关联函数的合成运算及运算律 | 第30-35页 |
| 3.1.3 实例分析 | 第35-36页 |
| 3.2 信息系统中的集对信息熵 | 第36-42页 |
| 3.2.1 集对信息熵的概念 | 第36-37页 |
| 3.2.2 集对信息熵的基本性质 | 第37-39页 |
| 3.2.3 集对信息熵的变化机制 | 第39-42页 |
| 3.3 集对信息熵与关联函数、信息熵、联合熵及负熵 | 第42-44页 |
| 3.3.1 集对信息熵与集对关联函数 | 第42-43页 |
| 3.3.2 集对信息熵与信息熵 | 第43页 |
| 3.3.3 集对信息熵与联合熵 | 第43-44页 |
| 3.3.4 集对信息熵与负熵 | 第44页 |
| 3.4 实例分析 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于集对信息熵的并行式属性约简算法 | 第46-53页 |
| 4.1 属性约简 | 第46-49页 |
| 4.1.1 Pawlak约简算法 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于信息熵的属性约简算法 | 第48-49页 |
| 4.2 基于集对信息熵的并行式属性约简算法 | 第49-51页 |
| 4.2.1 基于并行算法的属性约简分析 | 第49-50页 |
| 4.2.2 基于集对信息熵的属性重要性度量 | 第50页 |
| 4.2.3 集对信息熵与属性约简 | 第50页 |
| 4.2.4 约简算法描述 | 第50-51页 |
| 4.3 实例分析 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于集对信息熵的三支决策模型及应用 | 第53-58页 |
| 5.1 三支决策 | 第53-55页 |
| 5.1.1 三支决策描述 | 第53-54页 |
| 5.1.2 三支决策与Pawlak粗糙集 | 第54-55页 |
| 5.2 基于集对信息熵的三支决策数学模型 | 第55-56页 |
| 5.2.1 三支决策与集对信息熵 | 第55页 |
| 5.2.2 基于集对信息熵的三支决策风险评价 | 第55-56页 |
| 5.3 三支决策向二支决策的转化 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 导师简介 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |