| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 引言 | 第7-10页 |
| 第1章 Rough集理论概述 | 第10-27页 |
| ·Rough集理论的提出背景 | 第10页 |
| ·Rough集理论的研究对象 | 第10-11页 |
| ·Rough集理论的特点 | 第11-12页 |
| ·Rough集的应用现状 | 第12-14页 |
| ·Rough集的基本概念 | 第14-24页 |
| ·知识与知识库 | 第14-20页 |
| ·知识约简 | 第20-22页 |
| ·信息系统与决策表 | 第22-24页 |
| ·Rough集模型的扩展 | 第24-27页 |
| 第2章 Rough集理论的数据约简 | 第27-43页 |
| ·决策表中的数据约简 | 第27-29页 |
| ·一种不一致决策表划分的方法 | 第29-32页 |
| ·基于Rough集的概率统计方法的决策规则提取 | 第32-38页 |
| ·支持度，力度，肯定因子和覆盖因子 | 第33-34页 |
| ·决策规则提取实例 | 第34-38页 |
| ·属性的重要性 | 第38页 |
| ·基于Rough集理论的数据约简综合应用实例 | 第38-43页 |
| ·教学质量综合评价指标体系 | 第38-39页 |
| ·评价指标权重的确定方法 | 第39-40页 |
| ·教学质量综合评价步骤 | 第40页 |
| ·模拟实例 | 第40-43页 |
| 第3章 Rough集约简理论在神经网络中应用的研究 | 第43-55页 |
| ·神经网络理论 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第44-45页 |
| ·BP网络的算法实现 | 第45-48页 |
| ·Rough人工神经网络约简模型 | 第48-50页 |
| ·Rough人工神经网络约简模型的应用 | 第50-55页 |
| 第4章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 在学期间撰写的论文 | 第61页 |