基于粗糙集的属性约简与规则提取
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·粗糙集的研究历史和现状 | 第11-16页 |
| ·粗糙集的研究历史 | 第11-13页 |
| ·粗糙集的研究现状 | 第13-16页 |
| ·课题的提出和意义 | 第16-20页 |
| ·本文的主要工作和全文组织 | 第20-22页 |
| 第二章 粗糙集的基础理论 | 第22-32页 |
| ·粗糙集理论概况 | 第22-23页 |
| ·粗糙集的研究对象 | 第22页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第22-23页 |
| ·知识与知识库 | 第23-24页 |
| ·不可分辨关系与上、下近似集 | 第24-27页 |
| ·信息系统 | 第27-28页 |
| ·知识的依赖性 | 第28-29页 |
| ·属性约简与核 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 一种基于信息熵的属性约简改进算法 | 第32-41页 |
| ·预备知识及算法描述 | 第32-38页 |
| ·预备知识 | 第32-36页 |
| ·算法描述 | 第36-38页 |
| ·算法实例 | 第38-39页 |
| ·实验与结论 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于粗糙概率分布函数的属性约简算法 | 第41-49页 |
| ·预备知识及算法描述 | 第42-45页 |
| ·预备知识 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第43-45页 |
| ·算法实例 | 第45-47页 |
| ·实验与结论 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于粗糙集的决策树规则提取算法 | 第49-57页 |
| ·决策树算法 | 第49-50页 |
| ·决策规则与规则评价 | 第50-52页 |
| ·算法描述 | 第52-53页 |
| ·算法实例 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结束语 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
