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基于粗糙集理论的不确定信息处理与知识获取方法研究

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

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