粗糙集理论在数据预处理中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题的研究背景及发展趋势 | 第8-9页 |
| ·课题的研究意义 | 第9-10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 2 粗糙集理论概述 | 第11-21页 |
| ·基本概念 | 第11-13页 |
| ·数据预处理 | 第13-16页 |
| ·决策表离散化 | 第16-21页 |
| 3 基于粗糙集理论的数据预处理填补算法 | 第21-28页 |
| ·相关概念 | 第21页 |
| ·ROUSTIDA算法 | 第21-23页 |
| ·ROUSTIDA算法分析 | 第23-24页 |
| ·ROUSTIDA算法改进 | 第24-25页 |
| ·改进后的ROUSTIDA算法描述 | 第24-25页 |
| ·改进后的算法分析 | 第25页 |
| ·实验比较 | 第25-28页 |
| ·填补能力和不完备噪声数据的区分 | 第25-27页 |
| ·时间复杂度和运行时间 | 第27-28页 |
| 4 基于粗糙集理论的数据预处理属性离散化算法 | 第28-40页 |
| ·基于属性重要性的离散化算法 | 第29-30页 |
| ·基于属性重要性的离散化算法分析 | 第30-31页 |
| ·基于属性重要性的离散化算法改进 | 第31-39页 |
| ·基本概念介绍 | 第31-32页 |
| ·基于属性重要性的离散化算法改进及描述 | 第32-34页 |
| ·基于属性重要性的离散化算法示例 | 第34-39页 |
| ·基于属性重要性的离散化算法分析 | 第39页 |
| ·实验比较 | 第39-40页 |
| 5 数据处理算法在财政业务数据预处理中的应用 | 第40-56页 |
| ·数据预处理的分析与设计 | 第40-41页 |
| ·数据预处理的目标 | 第40页 |
| ·数据预处理的设计 | 第40-41页 |
| ·数据预处理的实现 | 第41-55页 |
| ·初始化 | 第41-43页 |
| ·数据填补的实现 | 第43-49页 |
| ·属性离散化的实现 | 第49-55页 |
| ·应用价值 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
