| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-27页 |
| ·粗集理论的基本概念 | 第11-12页 |
| ·模糊集理论的基本概念 | 第12-14页 |
| ·模糊集的分解定理 | 第12页 |
| ·模糊集的扩展原理 | 第12-14页 |
| ·模糊数 | 第14页 |
| ·信息系统的表示 | 第14-17页 |
| ·信息表的表示 | 第14-16页 |
| ·决策表的表示 | 第16-17页 |
| ·信息系统的约简 | 第17-20页 |
| ·属性约简 | 第17-18页 |
| ·属性值的约简 | 第18-19页 |
| ·决策表的论域约简 | 第19-20页 |
| ·信息系统的粒度分析 | 第20-26页 |
| ·粒度分析的研究现状 | 第20-22页 |
| ·基于粗集理论的粒度分析 | 第22-24页 |
| ·基于模糊集理论的粒度分析 | 第24-26页 |
| ·当前研究中存在的不足 | 第26-27页 |
| 第二章 属性约简及其粒度分析 | 第27-49页 |
| ·几种属性约简定义 | 第27-31页 |
| ·粗集理论的基本术语 | 第27-28页 |
| ·属性约简的六种定义 | 第28-31页 |
| ·属性约简定义的分析 | 第31-38页 |
| ·决策表属性约简定义的代数观分析 | 第31-34页 |
| ·属性约简定义的信息观分析 | 第34-36页 |
| ·属性约简中的信息粒度变化 | 第36-38页 |
| ·基于并行协同进化的属性约简算法 | 第38-45页 |
| ·属性约简的表示与评价 | 第39-40页 |
| ·协同进化算法 | 第40-41页 |
| ·并行协同进化算法PSEA | 第41-42页 |
| ·模拟实验 | 第42-45页 |
| ·属性约简的融合 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第三章 离散格及其粒度分析 | 第49-64页 |
| ·离散格的形成及性质 | 第49-53页 |
| ·数值离散化 | 第49-50页 |
| ·离散格 | 第50-52页 |
| ·离散格的表示定理 | 第52-53页 |
| ·离散格与划分格的信息粒度分析 | 第53-58页 |
| ·划分格 | 第53-54页 |
| ·离散格与划分格之间的关系 | 第54-56页 |
| ·离散格与划分格中的粒度分析 | 第56-58页 |
| ·离散格的搜索算法 | 第58-63页 |
| ·离散化问题转化为属性约简问题 | 第59-60页 |
| ·离散格搜索算法 | 第60-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第四章 论域约简及其粒度分析 | 第64-87页 |
| ·决策表论域约简的前提与评价方法 | 第64-67页 |
| ·连续性假设与纯信息粒的表示 | 第64-66页 |
| ·论域约简的总体框架 | 第66页 |
| ·决策表的评价方法 | 第66-67页 |
| ·三种决策表论域约简方法及信息粒度变化 | 第67-80页 |
| ·基于邻域系统的论域约简 | 第67-71页 |
| ·基于模糊等价关系的论域约简 | 第71-76页 |
| ·基于规则之间的模糊等价关系的论域约简 | 第76-80页 |
| ·增量式数据挖掘中知识的约简 | 第80-85页 |
| ·对增量式挖掘中知识的进一步处理 | 第81页 |
| ·知识的度量标准及其在增量式挖掘中的特殊性 | 第81-82页 |
| ·增量式挖掘中知识的兴趣度与鲁棒性计算 | 第82-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 第五章 论域／属性约简算法在人口普查数据集中的应用 | 第87-99页 |
| ·人口普查数据集的预处理 | 第88-90页 |
| ·人口普查数据集的论域约简 | 第90-93页 |
| ·决策属性的选取 | 第90页 |
| ·人口普查数据集的论域约简 | 第90-93页 |
| ·人口普查数据集的属性约简 | 第93-98页 |
| ·区分矩阵元素的获取 | 第93-94页 |
| ·人口普查数据集的属性约简 | 第94-96页 |
| ·人口普查数据集的属性约简融合 | 第96-98页 |
| ·小结 | 第98-99页 |
| 第六章 总结与展望 | 第99-102页 |
| ·总结 | 第99-100页 |
| ·进一步的工作 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-106页 |
| 作者攻读博士期间已发表和完成的论文 | 第106-108页 |
| 作者攻读博士期间参与的科研项目 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109页 |