基于粗集理论的属性处理方法和模糊规则提取及应用研究
| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| §1．1 引言 | 第5-6页 |
| §1．2 国内外对粗集理论的研究现状 | 第6-9页 |
| §1．3 本文的主要研究内容 | 第9-10页 |
| 第二章 粗集的基本理论 | 第10-22页 |
| §2．1 知识与分类 | 第10-12页 |
| §2．1．1 分类 | 第10-12页 |
| §2．1．2 知识的等价、推广和特化 | 第12页 |
| §2．2 非精确性与近似 | 第12-22页 |
| §2．2．1 粗集与近似集 | 第12-15页 |
| §2．2．2 近似集的性质 | 第15-16页 |
| §2．2．3 近似和成员关系 | 第16-17页 |
| §2．2．4 非精确性的特征 | 第17-19页 |
| §2．2．5 分类的近似 | 第19-20页 |
| §2．2．6 集合的粗等价 | 第20-22页 |
| 第三章 知识表达系统的约简及规则提取 | 第22-43页 |
| §3．1 知识表达系统的约简 | 第22-31页 |
| §3．1．1 决策表 | 第22-24页 |
| §3．1．2 最佳属性的约简算法 | 第24-31页 |
| §3．2 规则的提取 | 第31-37页 |
| §3．2．1 规则提取基本算法 | 第31-34页 |
| §3．2．2 带Rough算子的决策规则 | 第34-37页 |
| §3．3 可变精度的粗集模型 | 第37-43页 |
| §3．3．1 变精度模型 | 第37-40页 |
| §3．3．2 模型的增量式学习 | 第40-43页 |
| 第四章 属性处理、模糊规则提取和粗集理论应用 | 第43-59页 |
| §4．1 单一属性分类的约简 | 第43-46页 |
| §4．2 连续属性的离散化 | 第46-48页 |
| §4．3 粗集的模糊规则提取 | 第48-55页 |
| §4．4 粗集理论在数字电路中的应用 | 第55-59页 |
| 第五章 总结 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-62页 |
