基于粒计算的增量式知识获取方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·论文选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·知识获取方法研究现状及存在的问题 | 第11页 |
| ·论文主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 粒计算理论基础知识 | 第14-18页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·粒计算的基本概念 | 第14-15页 |
| ·粗糙集基础概念 | 第15-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 多粒度形式背景分析 | 第18-29页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·多粒度形式背景的构建 | 第18-28页 |
| ·粒度空间划分的基本概念 | 第19-21页 |
| ·属性多粒度空间的基本定理 | 第21-24页 |
| ·属性细分后粒度空间之间的关系 | 第24页 |
| ·构建多粒度形式背景的实例分析 | 第24-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于粒计算的高效增量式知识获取方法 | 第29-43页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·基于粒计算的快速增量式知识获取方法 | 第30-42页 |
| ·相关定义定理 | 第30-31页 |
| ·快速的等价类划分方法 | 第31-34页 |
| ·正区域计算方法 | 第34页 |
| ·快速属性约简方法 | 第34-35页 |
| ·值约简方法 | 第35-37页 |
| ·基于Hash的增量式知识获取算法 | 第37-39页 |
| ·算法复杂度分析 | 第39-40页 |
| ·实验分析 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于属性增量的知识获取方法 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·基于属性增量的知识获取方法 | 第44-52页 |
| ·相关定义定理 | 第44-46页 |
| ·算法描述 | 第46-48页 |
| ·实例及实验分析 | 第48-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 第六章 总结及未来的工作 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻硕期间从事的科研工作及取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
