| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 特征选择方法在医学数据挖掘领域的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 粗糙集及其模型泛化的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 计算统一设备架构应用于数据挖掘的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 2 邻域关系模糊粗糙集的相关理论 | 第19-25页 |
| 2.1 邻域粗糙集 | 第19-20页 |
| 2.1.1 邻域关系 | 第19页 |
| 2.1.2 邻域粗糙集 | 第19-20页 |
| 2.2 模糊粗糙集 | 第20-21页 |
| 2.2.1 模糊关系 | 第20页 |
| 2.2.2 模糊粗糙集 | 第20-21页 |
| 2.3 邻域关系模糊粗糙集 | 第21-24页 |
| 2.3.1 模糊化邻域关系 | 第21-22页 |
| 2.3.2 邻域关系模糊粗糙集模型 | 第22页 |
| 2.3.3 模糊化邻域近似推理 | 第22-24页 |
| 2.4 小结 | 第24-25页 |
| 3 邻域关系模糊粗糙集特征选择方法 | 第25-33页 |
| 3.1 特征子空间依赖性分析 | 第25-26页 |
| 3.2 特征选择算法 | 第26-28页 |
| 3.3 实验分析 | 第28-32页 |
| 3.3.1 实验说明 | 第28页 |
| 3.3.2 受参数影响的属性选择结果分析 | 第28-29页 |
| 3.3.3 分类准确率的分析 | 第29-32页 |
| 3.4 小结 | 第32-33页 |
| 4 邻域关系模糊粗糙集特征选择方法在医学图像分类中的应用 | 第33-38页 |
| 4.1 医学图像预处理 | 第33-34页 |
| 4.2 构造乳腺X光图像特征数据集 | 第34-35页 |
| 4.3 实验分析 | 第35-36页 |
| 4.4 小结 | 第36-38页 |
| 5 邻域关系模糊粗糙集特征选择算法并行化实现 | 第38-45页 |
| 5.1 计算统一设备架构 | 第38-39页 |
| 5.2 乳腺X光图像数据集上的并行NR-FRS特征选择方法讨论 | 第39-40页 |
| 5.3 乳腺X光图像数据并行特征选择方法的实验 | 第40-44页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第40页 |
| 5.3.2 实验数据 | 第40-41页 |
| 5.3.3 结果及分析 | 第41-44页 |
| 5.4 小结 | 第44-45页 |
| 6 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 主要研究结论 | 第45-46页 |
| 6.2 研究展望 | 第46-47页 |
| 7 参考文献 | 第47-54页 |
| 8 攻读硕士学位期间取得的研究成果和参与的科研项目 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
