| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 数据挖掘的概念 | 第10-12页 |
| 1.2 粗糙集理论的发展和现状研究 | 第12-13页 |
| 1.3 模式识别和 SVM 的概念 | 第13-15页 |
| 1.4 本文研究内容与组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基础知识 | 第16-24页 |
| 2.1 粗糙集的基础知识 | 第16-17页 |
| 2.2 集合的上下近似 | 第17页 |
| 2.3 属性重要性的度量方法 | 第17-18页 |
| 2.4 信息系统的知识的约简与核属性 | 第18页 |
| 2.5 信息系统的一些约简方法 | 第18-19页 |
| 2.6 模糊集基本知识 | 第19-20页 |
| 2.7 模糊粗糙集 | 第20-21页 |
| 2.8 SVM 基本知识 | 第21-24页 |
| 第三章 几种信息系统排序后的分类和属性约简算法研究 | 第24-35页 |
| 3.1 0，1 信息系统的排序约简 | 第24-29页 |
| 3.1.1 基于辨识矩阵的 0，1 信息系统约简 | 第26-28页 |
| 3.1.2 基于 0，1 信息系统属性重要度约简算法 | 第28-29页 |
| 3.2 对一般的完备信息系统的排序约简 | 第29-32页 |
| 3.3 不完备信息系统的排序约简 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于模糊集的粗糙集属性约简方法 | 第35-46页 |
| 4.1 基于α联系度的模糊容差关系 | 第35-39页 |
| 4.2 模糊特征评价研究新模型的属性约简方法 | 第39-42页 |
| 4.3 基于模糊关系矩阵的辨识矩阵降维约简 | 第42-44页 |
| 4.4 粗糙集约简和模糊关系矩阵约简的关系 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 粗糙 SVM 模型的粗略研究 | 第46-50页 |
| 5.1 粗糙 SVM 模型 | 第46-49页 |
| 5.2 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论与展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第56-57页 |