摘要 | 第1-9页 |
Abstract | 第9-16页 |
第1章 绪论 | 第16-45页 |
·数据挖掘概述 | 第16-20页 |
·不确定集合理论概述 | 第20-37页 |
·模糊集 | 第20-23页 |
·Vague集 | 第23-26页 |
·可拓集 | 第26-30页 |
·粗糙集 | 第30-37页 |
·基于粗糙集的知识获取研究 | 第37-43页 |
·粗糙集模型的扩展 | 第37-38页 |
·属性约简方法 | 第38页 |
·连续值属性决策信息系统中的知识获取 | 第38-39页 |
·不完备信息系统的知识获取 | 第39-40页 |
·海量数据知识获取 | 第40-41页 |
·基于粗糙集的知识获取待研究的关键问题 | 第41-43页 |
·本文的主要研究内容及成果 | 第43-44页 |
·本文的组织结构 | 第44-45页 |
第2章 变精度模糊粗糙数据模型及其知识获取 | 第45-63页 |
·引言 | 第45-46页 |
·变精度粗糙集模型 | 第46-47页 |
·变精度模糊粗糙数据模型 | 第47-54页 |
·模糊决策信息系统中的知识获取 | 第54-56页 |
·属性约简 | 第54-55页 |
·规则生成 | 第55-56页 |
·实验结果及分析 | 第56-62页 |
·实验1: ARBVPFRDM与KABVPFRDM方法的有效性验证 | 第59-60页 |
·实验2: 与VPRS模型的对比实验 | 第60-62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
第3章 Rough Vague集模型及其知识获取 | 第63-85页 |
·引言 | 第63-65页 |
·Rough Vague集模型及其代数性质 | 第65-74页 |
·Vague目标信息系统中的属性约简 | 第74-80页 |
·Vague目标信息系统(VOIS)的基本概念 | 第74-75页 |
·VOIS中的近似集 | 第75-76页 |
·VOIS中的属性约简 | 第76-80页 |
·VOIS中的规则生成 | 第80-81页 |
·实例分析 | 第81-84页 |
·本章小结 | 第84-85页 |
第4章 Vague Rough集模型及其知识获取 | 第85-102页 |
·引言 | 第85-86页 |
·Vague Rough集模型及其代数性质 | 第86-91页 |
·Vague决策信息系统中的属性约简 | 第91-98页 |
·Vague决策信息系统(VDIS)的基本概念 | 第91-93页 |
·VDIS中的近似集 | 第93-95页 |
·VDIS中的属性约简 | 第95-98页 |
·VDIS中的规则生成 | 第98页 |
·实例分析 | 第98-100页 |
·本章小结 | 第100-102页 |
第5章 连续值属性决策信息系统中的知识获取 | 第102-118页 |
·引言 | 第102-103页 |
·连续值条件属性对决策近似分类质量的表示 | 第103-107页 |
·连续值属性决策信息系统中的属性重要性度量 | 第107-108页 |
·连续值属性决策信息系统中的知识获取 | 第108-113页 |
·属性约简 | 第108-110页 |
·k-均值聚类 | 第110-111页 |
·规则生成 | 第111-112页 |
·规则推理策略 | 第112-113页 |
·实验及结果分析 | 第113-117页 |
·本章小结 | 第117-118页 |
第6章 结论与展望 | 第118-121页 |
·本文工作总结 | 第118-120页 |
·今后工作展望 | 第120-121页 |
致谢 | 第121-122页 |
参考文献 | 第122-137页 |
攻读博士学位期间完成的论文及从事的科研项目 | 第137-138页 |