| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 粗糙集与模糊粗糙集的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 混合数据数据挖掘的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 理论基础 | 第16-24页 |
| 2.1 模糊集理论 | 第16页 |
| 2.2 粗糙集理论 | 第16-21页 |
| 2.3 模糊粗糙集理论 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于非唯一决策差异熵的特征选择方法 | 第24-36页 |
| 3.1 粗糙集下的非唯一决策模型 | 第24-28页 |
| 3.1.1 非唯一决策模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 非唯一决策类的选择 | 第25-28页 |
| 3.2 基于非唯一决策差异熵的特征选择方法 | 第28-35页 |
| 3.2.1 基于非唯一决策差异熵的评价标准 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于非唯一决策差异熵的特征选择算法 | 第29-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于混合数据的非唯一决策差异熵的特征选择方法 | 第36-43页 |
| 4.1 混合数据的距离度量模型 | 第36-39页 |
| 4.1.1 基于混合数据的距离度量模型 | 第36-38页 |
| 4.1.2 混合属性的模糊相似关系度量 | 第38-39页 |
| 4.2 基于混合数据的非唯一决策特征选择 | 第39-42页 |
| 4.2.1 基于混合数据的非唯一决策模型 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于混合数据的非唯一决策度特征选择算法 | 第40-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于非唯一决策差异熵的特征选择方法实验分析 | 第43-62页 |
| 5.1 评估方案 | 第43-44页 |
| 5.1.1 相关对比算法 | 第43-44页 |
| 5.1.2 分类器 | 第44页 |
| 5.2 基于八类离散的基准数据集的特征选择 | 第44-53页 |
| 5.2.1 特征选择结果的对比分析 | 第45-46页 |
| 5.2.2 特征选择结果的分类精度对比分析 | 第46-50页 |
| 5.2.3 特征选择结果的AUC对比分析 | 第50-53页 |
| 5.3 基于九类混合型的基准数据集的特征选择 | 第53-61页 |
| 5.3.1 特征选择结果的对比分析 | 第53-54页 |
| 5.3.2 特征选择结果的分类精度对比分析 | 第54-58页 |
| 5.3.3 特征选择结果的AUC对比分析 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 6.1 论文总结 | 第62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
