首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文

测试代价敏感粗糙集中属性约简算法的研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 课题的研究背景与现状第9-11页
        1.1.1 粗糙集理论第9-10页
        1.1.2 代价敏感粗糙集第10-11页
    1.2 论文研究目的第11-12页
    1.3 论文的组织和安排第12-13页
2 测试代价敏感粗糙集的基本概述第13-16页
    2.1 粗糙集理论的基本概念第13-14页
        2.1.1 知识与知识库第13页
        2.1.2 决策表第13-14页
    2.2 决策表属性约简的定义第14-15页
        2.2.1 基于正区域属性约简定义第14页
        2.2.2 基于信息熵的属性约简定义第14-15页
    2.3 测试代价敏感粗糙集第15页
    2.4 本章小结第15-16页
3 免疫量子粒子群优化的测试代价敏感属性约简算法第16-25页
    3.1 算法的设计思想第16页
    3.2 测试代价独立的决策表基本概念第16-17页
    3.3 基于λ权重的启发式算法第17-18页
    3.4 免疫量子粒子群优化的属性约简算法第18-21页
        3.4.1 量子粒子群第18-19页
        3.4.2 粒子编码第19页
        3.4.3 适应度函数第19页
        3.4.4 疫苗抽取第19-20页
        3.4.5 初始化种群第20页
        3.4.6 算法实现第20-21页
    3.5 实验对比分析第21-24页
    3.6 本章小结第24-25页
4 不一致对象下的不完备决策表属性约简算法第25-35页
    4.1 基于不一致对象属性约简算法的设计思想第25页
    4.2 不一致对象基本概念和性质定理第25-27页
    4.3 不一致对象下的约简算法第27-32页
        4.3.1 计算容差类算法第27-29页
        4.3.2 属性重要性算法第29-30页
        4.3.3 求核算法第30-31页
        4.3.4 属性约简算法第31-32页
    4.4 实例与实验分析第32-34页
    4.5 本章小结第34-35页
5 不完备决策表中基于测试代价敏感的属性约简算法第35-44页
    5.1 测试代价独立的不完备决策表的基本概念第35-37页
    5.2 基于测试代价敏感的不完备决策表属性约简算法第37-41页
        5.2.1 容差类第37-38页
        5.2.2 不一致对象集第38页
        5.2.3 属性约简算法的实现第38-41页
    5.3 实例与实验分析第41-43页
    5.4 本章小结第43-44页
6 总结和展望第44-45页
参考文献第45-49页
攻读硕士期间科研成果第49-50页
致谢第50-51页

论文共51页,点击 下载论文
上一篇:SEST联合EPBD治疗胆总管结石的临床研究
下一篇:乙醇标记法定量预测灌注液吸收量在前列腺汽化切除手术中的安全性研究