基于粗糙集的数据挖掘方法研究
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第11-19页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的技术定义 | 第11页 |
| ·数据挖掘的商业定义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第17-19页 |
| 第三章 粗糙集基本理论 | 第19-28页 |
| ·知识与分类 | 第19-20页 |
| ·不精确范畴、近似与粗集 | 第20-22页 |
| ·粗集 | 第20-21页 |
| ·非精确性的数字特征 | 第21-22页 |
| ·知识的约简 | 第22-26页 |
| ·一般约简 | 第22-23页 |
| ·相对约简 | 第23-25页 |
| ·知识的依赖性 | 第25-26页 |
| ·知识表达系统与决策表 | 第26页 |
| ·区分矩阵与区分函数 | 第26-28页 |
| 第四章 基于粗糙集的属性约简算法研究 | 第28-41页 |
| ·属性约简算法 | 第28-31页 |
| ·基于区分矩阵和逻辑运算的约简算法 | 第28-29页 |
| ·基于属性重要性的约简算法 | 第29页 |
| ·属性频率函数启发的约简算法 | 第29-30页 |
| ·算法分析 | 第30-31页 |
| ·基于关联矩阵的属性约简算法 | 第31-33页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·算法分析与实现 | 第31-32页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| ·结论 | 第33页 |
| ·基于遗传算法的属性约简方法 | 第33-40页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·遗传算法的特点 | 第34-35页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第35-36页 |
| ·遗传约简算法 | 第36-38页 |
| ·算法分析与实现 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·结论 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于粗糙集的规则约简算法研究 | 第41-51页 |
| ·规则约简算法 | 第41-45页 |
| ·值约简 | 第41-42页 |
| ·ID3算法 | 第42-43页 |
| ·C4.5算法 | 第43-44页 |
| ·算法分析 | 第44-45页 |
| ·基于粗糙集和决策树的增量式规则约简算法 | 第45-50页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·规则约简 | 第45-46页 |
| ·算法分析与实现 | 第46-48页 |
| ·实验结果 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·本文工作总结 | 第51-52页 |
| ·研究工作展望 | 第52-53页 |
| ABSTRACT | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 学位论文独创性声明 | 第60页 |
| 学位论文版权的使用授权书 | 第60页 |
