基于粒度计算的分类方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1. 绪论 | 第11-25页 |
| ·KDD的产生与发展 | 第11-12页 |
| ·KDD的处理过程模型 | 第12-14页 |
| ·知识发现与数据挖掘 | 第14页 |
| ·知识发现方法的研究现状及面临的挑战 | 第14-19页 |
| ·知识发现方法的研究概述 | 第14-17页 |
| ·面临的一些挑战 | 第17-19页 |
| ·分类问题的内涵与本质 | 第19-22页 |
| ·分类问题的一般概念 | 第19-20页 |
| ·分类问题的数学机理 | 第20-21页 |
| ·模型函数的特性 | 第21-22页 |
| ·分类问题的外延 | 第22-23页 |
| ·课题意义及研究内容 | 第23-25页 |
| 2. 粒度计算概述 | 第25-39页 |
| ·粒度计算的起源 | 第25-26页 |
| ·粒度计算 | 第26-29页 |
| ·粒度计算的定义 | 第26-27页 |
| ·粒度计算的基本成分 | 第27-29页 |
| ·粒度计算的基本问题 | 第29-30页 |
| ·现有的几种主要粒度计算模型 | 第30-35页 |
| ·基于模糊集合论的词计算模型 | 第31-32页 |
| ·基于粗糙集理论的粒度计算模型 | 第32-34页 |
| ·基于商空间的粒度计算模型 | 第34-35页 |
| ·几种模型之间的关系 | 第35-39页 |
| 3. 分类中的粒度概念 | 第39-45页 |
| ·分类的粒度变换和计算问题 | 第39-41页 |
| ·基于商空间的粒度概念 | 第41-42页 |
| ·分类的粒度原理 | 第42-45页 |
| 4. 基于粒度计算理论的数据分类建模 | 第45-54页 |
| ·基本概念 | 第45-47页 |
| ·信息系统 | 第45-46页 |
| ·信息系统的全粒度空间 | 第46-47页 |
| ·集合的粒度表示与概念学习 | 第47-50页 |
| ·数据的分类模型 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5. 基于粒度计算的不完备信息系统分类问题研究 | 第54-64页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·粗糙集相关理论和不完备性 | 第54-58页 |
| ·简约 | 第54-55页 |
| ·决策一致性 | 第55-56页 |
| ·不完备性 | 第56-58页 |
| ·基于粒度计算的不完备系统的完备处理 | 第58-61页 |
| ·商空间粒度计算基本理论 | 第58-60页 |
| ·算法及实现步骤 | 第60-61页 |
| ·应用实例 | 第61-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
