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基于熵的约简算法在急斜顶煤可放性中的应用

摘要第1-3页
ABSTRACT第3-7页
1 绪论第7-13页
   ·研究背景及意义第7页
   ·研究现状及发展趋势第7-11页
     ·研究现状第8-10页
     ·研究发展趋势第10页
     ·在急倾斜煤层放顶煤开采方面的应用第10-11页
   ·研究内容第11-12页
   ·结构框架第12-13页
2 粗糙集理论概述第13-28页
   ·粗糙集的基本概念第13-16页
   ·知识约简定义及一般步骤第16-20页
     ·知识约简与核第17-18页
     ·知识约简的一般步骤第18页
     ·几种重要的决策表的知识约简算法第18-20页
   ·信息熵第20-25页
     ·熵定义第21-22页
     ·实例第22-25页
   ·属性离散化第25-26页
     ·离散化问题描述第25-26页
     ·离散方法第26页
   ·本章小结第26-28页
3 基于信息熵的属性约简算法第28-41页
   ·信息论下的约简定义第28-29页
     ·信息系统中的信息表示第28-29页
     ·决策表中的信息表示第29页
   ·基于信息熵的信息系统属性约简算法第29-30页
   ·基于信息熵的决策表属性约简算法第30-36页
     ·基于条件信息熵的 CEBARKNC 算法第30-31页
     ·改进的基于条件信息熵的 CEBARKNC 算法第31-32页
     ·基于互信息的 MIBARK 算法第32-33页
     ·改进的基于互信息的 MIBARK 算法第33-34页
     ·对比分析第34-36页
   ·实例分析第36-39页
   ·软件验证第39-40页
   ·本章小结第40-41页
4 基于信息熵的约简算法在急斜煤层顶煤可放性中的应用第41-52页
   ·急斜煤层可放性影响因素第41-44页
     ·急斜煤层放顶煤特点第42页
     ·急斜煤层顶煤可放性影响因素的量化表示第42-44页
   ·基于信息熵的约简算法在急斜煤层顶煤可放性中的应用第44-49页
     ·急斜煤层顶煤可放性因素约简模型的建立第44-45页
     ·数据离散化第45-47页
     ·模型约简第47-48页
     ·生成规则第48-49页
   ·结果分析第49-51页
   ·本章小结第51-52页
5 结论与展望第52-54页
   ·总结第52-53页
   ·展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-57页

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