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绪 论
第一章 粗糙集理论
1.1集合与等价关系
1.2粗糙集的基本理论
1.3粗糙集模型的扩展
1.3.1可变精度模型
1.3.2相容关系模型
1.3.3概率粗糙集模型
1.3.4模糊粗糙集模型
1.4粗糙集与其他方法的关系
本章小结
第二章 信息系统及其属性约简
2.1知识与知识库
2.1.1知识的定义
2.1.2不可分辨关系
2.2信息系统和决策表
2.3信息系统的属性约简概念
2.3.1约简与核
2.3.2相对约简与相对核
2.4信息系统的属性约简算法
2.4.1基本约简算法
2.4.2基于区分矩阵的一般算法
2.4.3基于信息熵的约简算法
2.4.4基于遗传算法的约简算法
本章小结
第三章 遗传算法理论
3.1遗传算法的发展和研究现状
3.2遗传算法的基本概念
3.3遗传算法的编码方式
3.4基本遗传算法
3.4.1基本遗传算法的构成要素
3.4.2基本遗传算法流程
3.4.3基本遗传算法的实现
本章小结
第四章 基于改进启发式遗传算法的属性约简方法
4.1问题提出
4.2基于粗糙逼近精度的属性重要性
4.2.1粗糙逼近精度
4.2.2属性重要程度
4.3基于改进启发式遗传算法的属性约简算法描述
4.3.1理论基础
4.3.2算法框架描述
4.4算法实现技术分析
4.4.1初始群体设置
4.4.2编码
4.4.3适应度函数的确定
4.4.4选择算子
4.4.5交叉变异
4.4.6修正算子
4.4.6算法终止规则
4.5算法分析
4.6算法实现与应用实例
本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致 谢