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声明
1绪论
1.1引言
1.2粗糙集理论的国内外发展现状
1.3属性约简的研究现状与本文的具体研究工作
1.4论文组织结构
2介绍属性约简相关概念及本文提出的两个新粗糙集模型
2.1引言
2.2粗糙集理论属性约简相关概念
2.3绝对属性约简和相对属性约简的两个粗糙集模型的提出
2.3.1区分精度的提出及理论证明
2.3.2决策依赖区分精度的提出
2.3.3本文的两个粗糙集模型及经典的属性约简模型的比较
2.4在不同容错率系数下本文的相对属性约简模型与经典模型的对比实验
2.5小结
3基于粗糙属性向量树全部属性约简新算法
3.1引言
3.2粗糙属性向量树介绍
3.3基于粗糙属性向量树求全部属性约简算法思想
3.4基于粗糙属性向量树两种算法设计步骤
3.4.1算法1自顶向下遍历粗糙属性向量树算法步骤
3.4.2算法2自底向上遍历粗糙属性向量树算法步骤
3.5基于粗糙属性向量树求全部属性约简算法复杂度分析
3.6考察算法正确性和算法效率的对比实验
3.7小结
4针对Skowron差别矩阵方法求不相容决策表的属性约简产生错误结果提出了新的解决方法
4.1引言
4.2对相关文献提出的解决不相容决策表属性约简问题方法的分析
4.3本文方法的理论证明
4.4本文方法的算法设计思想
4.5举例子说明
4.6小结
5基于属性桶的有序简化差别矩阵算法
5.1相关简化差别矩阵算法的不足
5.2本文的简化差别矩阵算法
5.2.1算法的思想
5.2.2算法的设计步骤
5.3效率对比实验结果与分析
5.4结论
6一种新的最优相对属性约简方法和算法
6.1同类相对属性约简算法的分析
6.2新的相对属性约简方法的提出
6.2.1新的相对属性重要性的度量标准
6.2.2新的相对属性约简算法的思想
6.3实验的算法设计及约简结果对比
6.3.1实验的算法设计
6.3.2算法复杂度分析
6.3.3约简结果的对比
6.4结束语
7结论与展望
7.1总结
7.2展望
参考文献
致 谢
攻读硕士学位期间撰写和发表的学术论文