| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论及预备知识 | 第10-18页 |
| 1.1 绪论 | 第10-12页 |
| 1.2 Pawlak粗糙集理论 | 第12页 |
| 1.3 变精度粗糙集与程度粗糙集 | 第12-13页 |
| 1.4 双量化决策粗糙集与广义多粒度粗糙集 | 第13-14页 |
| 1.5 信息系统和属性约简 | 第14-15页 |
| 1.6 主要工作及内容安排 | 第15-18页 |
| 2 广义多粒度双量化决策粗糙集模型 | 第18-40页 |
| 2.1 Ⅰ型广义多粒度双量化决策粗糙集 | 第18-21页 |
| 2.2 Ⅱ型广义多粒度双量化决策粗糙集 | 第21-23页 |
| 2.3 不同粗糙集模型的比较 | 第23-27页 |
| 2.4 案例分析 | 第27-39页 |
| 2.4.1 广义多粒度双量化决策粗糙集理论的描述 | 第28-34页 |
| 2.4.2 广义多粒度双量化决策与广义多粒度粗糙集的关系 | 第34-35页 |
| 2.4.3 广义多粒度双量化决策模型的优势 | 第35-39页 |
| 2.5 小结 | 第39-40页 |
| 3 基于变精度与程度的“逻辑或”双量化粗糙集 | 第40-58页 |
| 3.1 序信息系统下变精度与程度“逻辑或”双量化粗糙模糊集 | 第40-47页 |
| 3.1.1 “逻辑或”双量化粗糙模糊集模型 | 第40-41页 |
| 3.1.2 “逻辑或”双量化粗糙模糊集的相关性质 | 第41-45页 |
| 3.1.3 案例分析 | 第45-47页 |
| 3.2 直觉模糊序信息系统的“逻辑或”双量化粗糙集 | 第47-56页 |
| 3.2.1 直觉模糊“逻辑或”双量化粗糙模糊集模型 | 第48-49页 |
| 3.2.2 直觉模糊“逻辑或”双量化粗糙模糊集的相关性质 | 第49-51页 |
| 3.2.3 直觉模糊“逻辑或”双量化粗糙模糊集的算法设计 | 第51-52页 |
| 3.2.4 案例分析 | 第52-56页 |
| 3.3 小结 | 第56-58页 |
| 4 多源决策系统的属性约简 | 第58-70页 |
| 4.1 多源决策系统 | 第58页 |
| 4.2 多源决策系统的属性约简 | 第58-63页 |
| 4.2.1 多源决策系统的一致属性约简 | 第58-59页 |
| 4.2.2 多源决策系统的属性约简 | 第59-61页 |
| 4.2.3 基于条件熵融合的属性约简的可行性 | 第61-63页 |
| 4.3 多源模糊决策系统的属性约简 | 第63-68页 |
| 4.3.1 模糊相似关系 | 第63-65页 |
| 4.3.2 多源模糊决策系统的属性约简 | 第65页 |
| 4.3.3 案例分析 | 第65-68页 |
| 4.4 小结 | 第68-70页 |
| 5 结论与展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第78-79页 |
