| 中文部分 | 第1-100页 |
| 摘要 | 第6-10页 |
| Abstract | 第10-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| §1.1 粗集理论提出的背景 | 第16页 |
| §1.2 粗集理论的发展与近况 | 第16-17页 |
| §1.3 粗集理论的研究现状 | 第17-18页 |
| §1.4 Z.Pawlak粗集的概念和性质 | 第18-20页 |
| §1.5 S-粗集和函数S-粗集 | 第20-25页 |
| §1.6 本文的结构和创新 | 第25-26页 |
| 第二章 粗相似度及其公理化定义 | 第26-36页 |
| §2.1 粗相似度的概念 | 第26-27页 |
| §2.2 粗相似度的公理化 | 第27-30页 |
| §2.3 粗相似度的性质 | 第30-36页 |
| 第三章 粗模糊集中的相似度量 | 第36-46页 |
| §3.1 粗模糊集的概念 | 第36-37页 |
| §3.2 粗模糊集的粗相似度 | 第37-39页 |
| §3.3 粗模糊集的粗贴近度 | 第39-44页 |
| §3.4 模糊模式的粗识别 | 第44-46页 |
| 第四章 基于粗糙熵的粗集不确定性度量 | 第46-58页 |
| §4.1 粗集的近似精度和粗糙度 | 第46-47页 |
| §4.2 知识的粗糙性 | 第47-48页 |
| §4.3 知识的粗糙熵 | 第48-49页 |
| §4.4 知识的条件粗糙熵 | 第49页 |
| §4.5 粗集的条件粗糙熵 | 第49-56页 |
| §4.6 集合的条件熵在目标信息系统中的理论意义 | 第56-58页 |
| 第五章 基于粗糙熵的信息系统的知识约简 | 第58-73页 |
| §5.1 无目标信息系统的知识约简 | 第58-62页 |
| §5.2 不协调信息系统中几种知识约简的概念 | 第62-63页 |
| §5.3 不协调信息系统与知识的粗糙熵 | 第63-67页 |
| §5.4 基于粗糙熵的不协调信息系统的知识约简 | 第67-69页 |
| §5.5 实例分析 | 第69-73页 |
| 第六章 变精度粗模糊集 | 第73-79页 |
| §6.1 粗模糊集的概念 | 第73-74页 |
| §6.2 θ-粗模糊集 | 第74-77页 |
| §6.3 应用实例 | 第77-79页 |
| 第七章 单元素迁移与S-粗集的结构特征 | 第79-85页 |
| §7.1 单元素迁移 | 第79-80页 |
| §7.2 单元素迁入与单向S-粗集 | 第80-82页 |
| §7.3 单元素迁出与单向S-粗集对偶 | 第82-83页 |
| §7.4 单元素迁移与双向S-粗集 | 第83-85页 |
| 第八章 总结和展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第99-100页 |
| 英文部分 | 第100-201页 |
| Abstract | 第105-110页 |
| NOTATION INDEX | 第110-111页 |
| 1 Introduction | 第111-123页 |
| §1.1 Background of Presenting Rough Sets | 第111-112页 |
| §1.2 Development and Research Present Situation of Rough Sets Theory | 第112-113页 |
| §1.3 Research Present Situation on Application of Rough Sets Theory | 第113-114页 |
| §1.4 Concepts and Properties of Z. Pawlak Rough Sets | 第114-116页 |
| §1.5 S-rough Sets and Function S-rough Sets | 第116-121页 |
| §1.6 The Structure and Innovation of This Thesis | 第121-123页 |
| 2 Axiomatization of Rough Similarity Degree | 第123-134页 |
| §2.1 Concept of Rough Similarity Degree | 第123-125页 |
| §2.2 Axiomatic Definition of Rough Similarity Degree | 第125-127页 |
| §2.3 Properties of Rough Similarity Degree | 第127-134页 |
| 3 Similarity Measures in Rough Fuzzy Sets | 第134-145页 |
| §3.1 Notions on Rough Fuzzy Sets | 第135页 |
| §3.2 Rough Similarity Degree of Rough Fuzzy Sets | 第135-138页 |
| §3.3 Rough Close Degrees in Rough Fuzzy Sets | 第138-142页 |
| §3.4 Rough Recognition of Fuzzy Pattern | 第142-145页 |
| 4 Uncertainty Measurement of Rough Sets Based on Rough Entropy | 第145-158页 |
| §4.1 Approximate Precision and Rough Degree of Rough Sets | 第145-146页 |
| §4.2 Roughness of Knowledge | 第146-147页 |
| §4.3 Rough Entropy of Knowledge | 第147页 |
| §4.4 Conditional Rough Entropy of Knowledge | 第147-148页 |
| §4.5 Conditional Rough Entropy of Rough Sets | 第148-155页 |
| §4.6 The Meaning of Conditional Entropy of Sets in Decision Information Systems | 第155-158页 |
| 5 Knowledge Reduction Based on Rough Entropy in Information Systems | 第158-174页 |
| §5.1 Knowledge Reduction in Non-decision Systems | 第159-162页 |
| §5.2 Concepts of Several Types of Knowledge Reduction in Inconsistent Systems | 第162-164页 |
| §5.3 Inconsistent Systems and Rough Entropy of Knowledge | 第164-168页 |
| §5.4 Knowledge Reduction Based on Rough Entropy in Inconsistent Information Systems | 第168-170页 |
| §5.5 Example and Analysis | 第170-174页 |
| 6 Variable Precision Rough Fuzzy Sets | 第174-180页 |
| §6.1 Concept of Rough Fuzzy Set | 第174-175页 |
| §6.2 θ-rough Fuzzy Sets | 第175-178页 |
| §6.3 Example | 第178-180页 |
| 7 Single Element Transfer and The Structure Characteristic of S-rough set | 第180-187页 |
| §7.1 Single Element Transfer | 第180-181页 |
| §7.2 Single Element Transfer In and One Direction S-rough Set | 第181-184页 |
| §7.3 Single Element Transfer Out and Dual of One Direction S-rough Set | 第184-186页 |
| §7.4 Single Element Transfer and Two Direction S-rough Set | 第186-187页 |
| 8 Summary and Prospection | 第187-189页 |
| Bibliography | 第189-199页 |
| CURRICULUM VITAE | 第199-201页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第201页 |
