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摘 要
Abstract
第一章 绪 论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 粗糙集发展历程及研究现状
1.2.1 粗糙集发展历程
1.2.2 粗糙集研究现状
1.3 本文研究的主要内容及组织结构安排
第二章 粗糙集理论的基本知识
2.1 Pawlak经典粗糙集
2.1.1 粗糙近似集的定义
2.1.2 近似精度与粗糙度
2.1.3 粗糙隶属度
2.2 信息系统的基本概念
2.2.1 知识的概念
2.2.2 知识的依赖
2.3 知识约简与核
2.4 决策系统
2.5 本章小结
第三章 决策粗糙集模型
3.1 贝叶斯决策过程
3.2 决策粗糙集
3.3 三支决策
3.4 本章小结
第四章 属性约简算法研究
4.1 基于属性重要度的属性约简算法
4.1.1 属性依赖度和重要度的定义
4.1.2 算法及算法的基本思想
4.2 基于差别矩阵的属性约简算法
4.2.1 差别矩阵的定义
4.2.2 算法及算法的基本思想
4.3 改进的基于属性重要度的约简算法
4.4 实验分析
4.5 本章小结
第五章 基于决策粗糙集的局部约简
5.1 多代价决策粗糙集
5.2 Global与Local属性约简
5.3 实验分析
5.4 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文情况
致谢
