| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1．1 课题研究研究意义 | 第10页 |
| 1．2 一种新的数学工具——粗糙集 | 第10-12页 |
| 1．3 研究内容 | 第12页 |
| 1．4 研究背景 | 第12-14页 |
| 2 RoughSet的基本理论 | 第14-29页 |
| 2．1 信息表知识表达系统 | 第14-16页 |
| 2．1．1 知识及其分类 | 第14-15页 |
| 2．1．2 信息表和决策表 | 第15-16页 |
| 2．2 RoughSet的基本概念 | 第16-18页 |
| 2．3 几种主要的粗集模型 | 第18-20页 |
| 2．3．1 传统粗集模型 | 第18-19页 |
| 2．3．2 概率粗集模型 | 第19页 |
| 2．3．3 模糊粗集模型 | 第19页 |
| 2．3．4 可变精度模型 | 第19-20页 |
| 2．3．5 基于相似关系的粗糙集模型 | 第20页 |
| 2．4 RoughSet的数据约简 | 第20-22页 |
| 2．4．1 一般信息表属性约简的相关概念 | 第21页 |
| 2．4．2 决策表属性约简定义 | 第21-22页 |
| 2．4．3 值约简定义 | 第22页 |
| 2．5 不完备信息系统 | 第22-25页 |
| 2．5．1 不完备信息系统的概念 | 第22页 |
| 2．5．2 容差关系 | 第22-23页 |
| 2．5．3 非对称相似关系 | 第23-24页 |
| 2．5．4 量化容差关系 | 第24-25页 |
| 2．6 不完备系统下的模型的改进 | 第25-28页 |
| 2．6．1 容差关系的不足 | 第25页 |
| 2．6．2 对容差关系的改进 | 第25-28页 |
| 2．7 小节 | 第28-29页 |
| 3 不完备信息系统下的属性约简 | 第29-40页 |
| 3．1 传统属性约简算法及局限性 | 第29-32页 |
| 3．1．1 一 般属性约简算法 | 第29-30页 |
| 3．1．2 基于可分辨矩阵和逻辑运算的属性约简算法 | 第30页 |
| 3．1．3 基于信息熵的属性约简算法 | 第30-31页 |
| 3．1．4 其它算法 | 第31页 |
| 3．1．5 算法的局限性 | 第31-32页 |
| 3．2 粗糙熵和属性重要性理论 | 第32-36页 |
| 3．2．1 知识表达系统中的信息熵 | 第32-34页 |
| 3．2．2 粗糙熵的概念及其相关理论 | 第34-35页 |
| 3．2．3 属性重要性理论 | 第35-36页 |
| 3．3 改进后的属性约简算法 | 第36-38页 |
| 3．4 和传统算法的比较 | 第38页 |
| 3．4．1 算法性能的比较 | 第38页 |
| 3．4．2 适用范围的比较 | 第38页 |
| 3．4．3 算法思路的比较 | 第38页 |
| 3．5 小结 | 第38-40页 |
| 4 不完备信息系统的值约简 | 第40-50页 |
| 4．1 现有值约简介绍 | 第40-42页 |
| 4．2 不完备信息系统的值约简 | 第42-49页 |
| 4．2．1 重复对象和冲突对象 | 第42-43页 |
| 4．2．2 多值可分辨矩阵 | 第43页 |
| 4．2．3 基于多值可分辨矩阵的值约简算法 | 第43-46页 |
| 4．2．4 实例验证 | 第46-48页 |
| 4．2．5 算法比较 | 第48-49页 |
| 4．3 小结 | 第49-50页 |
| 5 粗集理论的应用----教师评价系统 | 第50-56页 |
| 5．1 系统背景 | 第50-51页 |
| 5．2 教师评价系统的体系结构 | 第51-53页 |
| 5．3 算法在评价系统中的应用 | 第53-54页 |
| 5．4 改进容差关系和传统容差关系的比较 | 第54-55页 |
| 5．4．1 属性约简结果的比较 | 第54-55页 |
| 5．4．2 决策规则的比较 | 第55页 |
| 5．5 小结 | 第55-56页 |
| 6 结论及今后的工作 | 第56-58页 |
| 6．1 结论 | 第56页 |
| 6．2 今后的工作 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附：作者在攻读硕士学位期间发表的论文及参与的项目 | 第62页 |