| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 符号说明 | 第16-19页 |
| 第1章 绪论 | 第19-31页 |
| 1.1 引言 | 第19-20页 |
| 1.2 知识发现研究现状分析 | 第20-28页 |
| 1.2.1 粒计算理论的研究现状分析 | 第20-21页 |
| 1.2.2 粗糙集及其扩展模型的研究现状分析 | 第21-25页 |
| 1.2.3 基于粗糙集的知识约简研究现状分析 | 第25-26页 |
| 1.2.4 粗糙集中动态知识发现研究现状分析 | 第26-28页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第28-31页 |
| 第2章 预备知识 | 第31-40页 |
| 2.1 经典粗糙集模型 | 第31-33页 |
| 2.1.1 决策信息系统 | 第31页 |
| 2.1.2 不可分辨关系 | 第31页 |
| 2.1.3 经典粗糙集模型中的近似集 | 第31-33页 |
| 2.2 变精度粗糙集模型 | 第33-35页 |
| 2.2.1 相对错误分类率 | 第34页 |
| 2.2.2 变精度粗糙集模型中的近似集 | 第34-35页 |
| 2.3 决策粗糙集模型 | 第35-37页 |
| 2.3.1 条件概率 | 第35-36页 |
| 2.3.2 决策粗糙集模型中的近似集 | 第36-37页 |
| 2.4 优势关系粗糙集模型 | 第37-38页 |
| 2.4.1 优势关系 | 第37页 |
| 2.4.2 向上向下合集 | 第37页 |
| 2.4.3 优势关系粗糙集模型中的近似集 | 第37-38页 |
| 2.5 分配约简 | 第38-39页 |
| 2.6 粒度度量 | 第39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 对象集变化时近似集增量更新方法研究 | 第40-57页 |
| 3.1 对象集改变时粒度的变化规律 | 第40-42页 |
| 3.1.1 知识层次树 | 第40页 |
| 3.1.2 插入对象时粒度的动态性质 | 第40-41页 |
| 3.1.3 删除对象时粒度的动态性质 | 第41-42页 |
| 3.2 对象集变化时动态更新近似集的原理 | 第42-52页 |
| 3.2.1 增加对象时近似集的更新原理及算法 | 第42-47页 |
| 3.2.2 删除对象时近似集的更新原理及算法 | 第47-52页 |
| 3.3 算法复杂度分析 | 第52页 |
| 3.4 实验方案及性能比较 | 第52-56页 |
| 3.4.1 实验方案 | 第52页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第52-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 属性值粗化细化时近似集增量更新方法研究 | 第57-105页 |
| 4.1 不完备决策系统中的优势关系粗糙集模型 | 第57-65页 |
| 4.1.1 优势特性关系粗糙集模型 | 第57-63页 |
| 4.1.2 不完备决策系统中的知识粒度和信息熵 | 第63-65页 |
| 4.2 优势关系中属性值粗化细化背景及定义 | 第65-69页 |
| 4.2.1 属性值粗化细化的背景 | 第65-66页 |
| 4.2.2 属性值粗化细化的定义 | 第66-69页 |
| 4.3 属性值粗化时近似集的动态更新原理及算法 | 第69-80页 |
| 4.3.1 属性值粗化时近似集的动态更新原理 | 第69-74页 |
| 4.3.2 属性值粗化时近似集的动态更新算法 | 第74-79页 |
| 4.3.3 算例 | 第79-80页 |
| 4.4 属性值细化时近似集的动态更新原理及算法 | 第80-95页 |
| 4.4.1 属性值细化时近似集的动态更新原理 | 第80-88页 |
| 4.4.2 属性值细化时近似集的动态更新算法 | 第88-95页 |
| 4.5 算法复杂度分析 | 第95-96页 |
| 4.6 实验方案及性能比较 | 第96-104页 |
| 4.6.1 实验方案 | 第96-97页 |
| 4.6.2 实验结果 | 第97-104页 |
| 4.7 本章小结 | 第104-105页 |
| 第5章 规则动态更新方法研究 | 第105-142页 |
| 5.1 决策特征矩阵 | 第105-106页 |
| 5.1.1 决策特征矩阵定义 | 第105-106页 |
| 5.1.2 等价类的泛化决策性质 | 第106页 |
| 5.2 基于最小辨识属性集的约简生成 | 第106-112页 |
| 5.2.1 最小辨识属性集及其生成算法 | 第107-108页 |
| 5.2.2 属性重要度矩阵 | 第108-109页 |
| 5.2.3 约简的生成 | 第109-110页 |
| 5.2.4 算例 | 第110-112页 |
| 5.3 决策信息系统中属性值粗化细化的定义及性质 | 第112-119页 |
| 5.3.1 属性值粗化细化的定义 | 第112-113页 |
| 5.3.2 属性值粗化细化时决策信息系统的动态性质 | 第113-115页 |
| 5.3.3 属性值粗化细化时决策规则的动态性质 | 第115-119页 |
| 5.4 属性值粗化时规则更新原理及算法 | 第119-126页 |
| 5.4.1 属性值粗化时规则更新原理 | 第119-122页 |
| 5.4.2 属性值粗化时规则更新算法 | 第122-124页 |
| 5.4.3 算例 | 第124-126页 |
| 5.5 属性值细化时规则更新原理及算法 | 第126-134页 |
| 5.5.1 属性值细化时规则更新原理 | 第126-130页 |
| 5.5.2 属性值细化时规则更新算法 | 第130-132页 |
| 5.5.3 算例 | 第132-134页 |
| 5.6 算法复杂度分析 | 第134-136页 |
| 5.7 实验方案及性能比较 | 第136-141页 |
| 5.7.1 实验方案 | 第136-137页 |
| 5.7.2 实验结果 | 第137-141页 |
| 5.8 本章小结 | 第141-142页 |
| 第6章 属性集对象集同时变化时近似集动态更新方法研究 | 第142-163页 |
| 6.1 属性集和对象集同时变化时知识粒度的变化 | 第142-144页 |
| 6.2 属性集和对象集同时变化时基于粒的近似集增量更新方法 | 第144-151页 |
| 6.2.1 等价类特征矩阵 | 第144-145页 |
| 6.2.2 基于粒的近似集更新原理 | 第145-148页 |
| 6.2.3 基于粒的近似集更新算法 | 第148-151页 |
| 6.3 算例 | 第151-154页 |
| 6.4 算法复杂度分析 | 第154页 |
| 6.5 实验方案及性能分析 | 第154-159页 |
| 6.5.1 实验方案 | 第154-156页 |
| 6.5.2 实验结果 | 第156-159页 |
| 6.6 本章小结 | 第159-163页 |
| 第7章 总结与展望 | 第163-166页 |
| 7.1 本文总结 | 第163-164页 |
| 7.2 研究展望 | 第164-166页 |
| 致谢 | 第166-167页 |
| 参考文献 | 第167-182页 |
| 攻读博士学位期间发表论文 | 第182-184页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第184页 |
