粗糙集理论在数据约简中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·数据挖掘及数据预处理研究概述 | 第8-9页 |
| ·粗糙集理论研究现状 | 第9页 |
| ·本文的研究和组织 | 第9-11页 |
| 第二章 粗糙集理论 | 第11-26页 |
| ·基本概念 | 第11-17页 |
| ·知识与知识库 | 第11-12页 |
| ·粗糙集的定义及其性质 | 第12-14页 |
| ·约简与核 | 第14-15页 |
| ·知识表达系统 | 第15-16页 |
| ·决策表 | 第16页 |
| ·区分矩阵和区分函数 | 第16-17页 |
| ·粗糙集模型的算法 | 第17-19页 |
| ·算法P | 第17-18页 |
| ·算法L | 第18-19页 |
| ·算法R | 第19页 |
| ·几种常用的粗糙集模型 | 第19-24页 |
| ·变精度粗糙集模型 | 第19-21页 |
| ·多数包含 | 第20页 |
| ·变精度粗糙集 | 第20-21页 |
| ·近似约简 | 第21页 |
| ·概率粗糙集模型 | 第21-22页 |
| ·模糊粗糙集模型 | 第22-23页 |
| ·基于随机集的粗糙集模型 | 第23-24页 |
| ·粗糙集的优点 | 第24-25页 |
| ·粗糙集理论在数据预处理中面临的问题 | 第25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 数据预处理 | 第26-33页 |
| ·数据预处理的必要性 | 第26页 |
| ·数据预处理方法 | 第26-32页 |
| ·数据清理 | 第27-28页 |
| ·数据集成和转换 | 第28-29页 |
| ·数据约简 | 第29-31页 |
| ·粗糙集用于数据约简 | 第31-32页 |
| ·数据预处理面临的问题 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于粗糙集理论的属性约简 | 第33-43页 |
| ·粗糙集用于数据预处理的研究现状 | 第33页 |
| ·基本算法 | 第33-35页 |
| ·算法描述: | 第34页 |
| ·约简与核的计算 | 第34页 |
| ·应用举例 | 第34-35页 |
| ·算法的一种改进 | 第35页 |
| ·基于区分矩阵的启发式算法 | 第35-39页 |
| ·基于属性的重要性的约简算法 | 第36-37页 |
| ·基于频率函数的启发式算法 | 第37-39页 |
| ·粗糙集理论与其他理论相结合的算法 | 第39-42页 |
| ·与遗传算法相结合 | 第39-41页 |
| ·粗糙集约简的贪心算法 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 并行计算 | 第43-52页 |
| ·并行计算简介 | 第43-45页 |
| ·历史回顾 | 第43页 |
| ·并行算法研究的主要模型 | 第43-44页 |
| ·并行计算的基本算法 | 第44页 |
| ·并行算法研究的主要方向 | 第44-45页 |
| ·目前存在的问题 | 第45页 |
| ·并行计算的PRAM模型 | 第45-47页 |
| ·PRAM模型描述 | 第45-46页 |
| ·PRAM模型的优缺点 | 第46页 |
| ·PRAM模型推广 | 第46-47页 |
| ·基于属性重要性的粗糙集约简的并行算法 | 第47-51页 |
| ·参数说明 | 第47-48页 |
| ·算法思想 | 第48页 |
| ·算法设计 | 第48-49页 |
| ·算法应用 | 第49-51页 |
| ·算法分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 附录 | 第55-56页 |
| 已发表论文和参加的项目 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
