| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-8页 |
| 第二章 基本概念 | 第8-11页 |
| §2．1 证据理论的基本概念 | 第8-9页 |
| §2．2 k-NN分类 | 第9-11页 |
| 第三章 基于证据推理模型的kNN分类 | 第11-17页 |
| §3．1 基于证据推理模型的k-NN分类过程 | 第11-14页 |
| §3．2 w~i及m_（iq）的确定 | 第14页 |
| §3．3 例子 | 第14-15页 |
| §3．4 实验 | 第15-17页 |
| 第四章 基于可变精度粗集理论的k-NN分类方法 | 第17-22页 |
| §4．1 Rough set的基本理论 | 第17页 |
| §4．2 基于可变精度模型（VPRSM）的β-kNN方法 | 第17-18页 |
| §4．3 例子 | 第18-21页 |
| §4．4 β-信任函数和β-似然函数 | 第21-22页 |
| 结束语 | 第22-23页 |
| 参考文献 | 第23-24页 |
| 致谢 | 第24-28页 |