知识获取中的Rough Sets理论及其应用研究
| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-33页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第12-23页 |
| ·知识表达和信息系统 | 第12-14页 |
| ·粗糙集合 | 第14-16页 |
| ·知识的化简 | 第16-18页 |
| ·知识的依赖性 | 第18-20页 |
| ·决策系统 | 第20-23页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第23页 |
| ·粗糙集理论的应用软件 | 第23-25页 |
| ·粗糙集理论的研究方向 | 第25-29页 |
| ·粗糙集理论的理论研究 | 第25-28页 |
| ·粗糙集理论的应用研究 | 第28-29页 |
| ·知识获取 | 第29-30页 |
| ·论文研究的内容和结构 | 第30-33页 |
| ·主要研究内容 | 第30-31页 |
| ·论文结构 | 第31-33页 |
| 第二章 知识粗糙性与信息的关联 | 第33-53页 |
| ·概述 | 第33页 |
| ·知识的粗糙性 | 第33-34页 |
| ·知识的信息熵与互信息 | 第34-36页 |
| ·知识的概率分布 | 第34-35页 |
| ·知识的信息熵与互信息 | 第35-36页 |
| ·知识粗糙性与信息的关系 | 第36-41页 |
| ·信息熵对知识不确定性的测量 | 第41-42页 |
| ·不确定性测量方法 | 第41-42页 |
| ·信息熵在粗糙集理论中的应用 | 第42页 |
| ·无决策时RS的信息表示 | 第42-47页 |
| ·主要概念的信息表示 | 第44页 |
| ·信息表示与代数表示的等价性 | 第44-47页 |
| ·有决策时RS的信息表示 | 第47-52页 |
| ·主要概念的信息表示 | 第48-49页 |
| ·信息表示与代数表示的等价性 | 第49-52页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| 第三章 信息系统属性的重要性评价 | 第53-69页 |
| ·概述 | 第53-54页 |
| ·K—W检验法 | 第54-56页 |
| ·K—W检验法简介 | 第54页 |
| ·例证分析 | 第54-56页 |
| ·不确定信息测度方法 | 第56-58页 |
| ·方法介绍 | 第56-57页 |
| ·例证分析 | 第57-58页 |
| ·基于粗糙集理论的评价方法 | 第58-62页 |
| ·知识与不可分辨关系 | 第58页 |
| ·知识表达系统 | 第58-59页 |
| ·基于粗糙集理论评价系统属性重要性 | 第59-62页 |
| ·几种方法的比较 | 第62-63页 |
| ·K—W检验法与基于粗糙集方法的比较 | 第62-63页 |
| ·比较分析 | 第63页 |
| ·粗糙集方法与概率统计方法的统一协调性 | 第63-67页 |
| ·结论 | 第67-69页 |
| 第四章 信息系统属性的离散化方法 | 第69-87页 |
| ·概述 | 第69页 |
| ·离散化的意义、步骤和分类 | 第69-71页 |
| ·离散化的意义 | 第70页 |
| ·离散化的步骤 | 第70-71页 |
| ·离散化的分类 | 第71页 |
| ·现有的离散化方法 | 第71-76页 |
| ·三种主要的方法 | 第71-72页 |
| ·其它离散化方法 | 第72-76页 |
| ·基于动态层次聚类的连续属性离散化算法 | 第76-80页 |
| ·层次聚类算法 | 第77-78页 |
| ·基于动态层次聚类的离散化算法 | 第78-79页 |
| ·离散属性的划分是本算法的特例 | 第79-80页 |
| ·与其它方法的比较 | 第80-85页 |
| ·与L方法的比较 | 第80-82页 |
| ·与S方法的比较 | 第82-85页 |
| ·结论 | 第85-87页 |
| 第五章 信息系统的规则约简与值约简 | 第87-111页 |
| ·概述 | 第87页 |
| ·一种实值属性规则约简方法 | 第87-92页 |
| ·方法的理论基础 | 第87-88页 |
| ·规则约简方法 | 第88-90页 |
| ·实验验证 | 第90-92页 |
| ·模糊属性规则约简方法 | 第92-97页 |
| ·关于模糊集的概率方法 | 第93-95页 |
| ·模糊属性规则的约简 | 第95-96页 |
| ·实验验证 | 第96-97页 |
| ·值约简算法RSVR | 第97-109页 |
| ·问题的提出 | 第97-99页 |
| ·算法描述 | 第99-103页 |
| ·算法举例 | 第103-107页 |
| ·实验分析 | 第107-109页 |
| ·总结 | 第109-111页 |
| 第六章 基于Rough Sets理论的信息融合 | 第111-123页 |
| ·概述 | 第111-112页 |
| ·信息融合技术的现状和研究方向 | 第112-114页 |
| ·信息融合技术存在的问题 | 第114-115页 |
| ·基于Rough Sets理论的多传感器信息融合 | 第115-121页 |
| ·结论 | 第121-123页 |
| 第七章 总结与展望 | 第123-125页 |
| ·工作总结 | 第123-124页 |
| ·进一步工作展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-135页 |
| 附录 | 第135-139页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文和项目 | 第139-140页 |
| 致谢 | 第140页 |
