| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 序言 | 第7-12页 |
| §1．1 研究的目的和意义 | 第7-9页 |
| §1．2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| §1．3 主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 关于数据挖掘与粗集理论的研究 | 第12-25页 |
| §2．1 数据挖掘 | 第12-14页 |
| §2．1．1 什么是数据挖掘 | 第12页 |
| §2．1．2 训练集和测试集 | 第12-13页 |
| §2．1．3 学习 | 第13页 |
| §2．1．4 数据挖掘的功能-可以挖掘什么类型的模式 | 第13-14页 |
| §2．1．5 数据挖掘的问题与挑战及其方法 | 第14页 |
| §2．2 粗集理论 | 第14-25页 |
| §2．2．1 信息系统 | 第15-16页 |
| §2．2．2 粗集的基本概念 | 第16-22页 |
| §2．2．3 规则的产生 | 第22-23页 |
| §2．2．4 粗集的成员函数（有效性） | 第23-25页 |
| 第三章 基于粗集的数据挖掘系统设计 | 第25-31页 |
| §3．1 设计思路 | 第25-26页 |
| §3．2 属性约简方法的讨论 | 第26-29页 |
| §3．2．1 基本算法-基于分辨矩阵和逻辑运算 | 第26-27页 |
| §3．2．2 启发式约简算法-依据属性重要性 | 第27页 |
| §3．2．3 基于遗传算法的约简算法 | 第27-29页 |
| §3．2．4 基于扩展法则的约简算法及动态约简 | 第29页 |
| §3．3 两种改进的算法 | 第29-31页 |
| 第四章 算法及系统原型实现 | 第31-57页 |
| §4．1 属性约简算法 | 第31-47页 |
| §4．1．1 基于遗传算法的属性约简算法 | 第31-44页 |
| §4．1．2 基于启发式的属性约简算法 | 第44-47页 |
| §4．2 产生规则 | 第47-50页 |
| §4．2．1 知识的不一致性 | 第47-48页 |
| §4．2．2 规则的描述 | 第48-49页 |
| §4．2．3 规则产生算法 | 第49-50页 |
| §4．3 分类 | 第50-57页 |
| §4．3．1 使用已存在规则的方法 | 第51-53页 |
| §4．3．2 分类算法 | 第53-57页 |
| 第五章 结论分析 | 第57-64页 |
| §5．1 属性约简算法的分析 | 第57-61页 |
| §5．2 规则发现和分类系统分析 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |