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基于粒计算的数据流分类及F-粗糙集扩展的研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 粗糙集理论介绍第9页
    1.2 粗糙集的研究现状第9-11页
    1.3 论文的研究内容及章节安排第11-13页
2 粗糙集与F-粗糙集第13-26页
    2.1 粗糙集第13-15页
        2.1.1 粗糙集的上、下近似第13-14页
        2.1.2 粗糙集约简第14-15页
    2.2 F-粗糙集第15-23页
        2.2.1 F-粗糙集基本概念第15-19页
        2.2.2 并行约简算法第19-21页
        2.2.3 基于属性重要度矩阵的并行约简算法第21-23页
    2.3 模糊粗糙集第23-25页
        2.3.1 模糊等价类第23-24页
        2.3.2 模糊粗糙集的上下近似第24-25页
        2.3.3 模糊粗糙集的属性约简第25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 基于并行约简的概念漂移探测第26-37页
    3.1 统一探测属性思想的提出第26页
    3.2 基于属性重要度的概念漂移探测度量的提出第26-29页
    3.3 探测概念漂移的算法第29-32页
    3.4 实验结果第32-36页
    3.5 本章小结第36-37页
4 基于F-粗糙集的模糊属性约简模型第37-48页
    4.1 海量模糊数据约简问题第37页
    4.2 F-粗糙集与模糊粗糙集的结合第37-38页
    4.3 基于F-粗糙集的模糊属性约简模型第38-47页
        4.3.1 F-模糊粗糙集第38-42页
        4.3.2 F--模糊粗糙集的属性约简第42-44页
        4.3.3 基于F-属性重要度的模糊并行约简第44-47页
    4.4 本章小结第47-48页
5 总结与展望第48-50页
    5.1 研究总结第48页
    5.2 研究展望第48-50页
参考文献第50-55页
攻读学位期间取得的研究成果第55-56页
致谢第56-58页

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