决策粗糙集中属性约简和极小规则集获取方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 属性约简的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 规则提取的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究的主要内容和全文组织 | 第15-17页 |
| 第二章 粗糙集理论基础 | 第17-29页 |
| 2.1 Pawlak粗糙集理论基本概念 | 第17-23页 |
| 2.2 决策粗糙集中相关概念 | 第23-25页 |
| 2.3 决策规则相关概念 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 面向决策粗糙集的一种启发式属性约简方法 | 第29-38页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 决策粗糙集中属性约简的原理 | 第30-32页 |
| 3.3 基于正决策的启发式属性约简算法描述 | 第32-33页 |
| 3.4 算法实例 | 第33-34页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 决策粗糙集中极小规则集启发式提取算法 | 第38-51页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 相关准备知识 | 第38-41页 |
| 4.3 极小规则集提取算法 | 第41-47页 |
| 4.3.1 极小规则集获取的一般方法 | 第41-43页 |
| 4.3.2 极小规则集获取的启发式方法 | 第43-45页 |
| 4.3.3 实例分析 | 第45-47页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文的主要研究成果 | 第51-52页 |
| 5.2 主要贡献与创新点 | 第52页 |
| 5.3 后续的研究工作 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第60页 |
