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第一章绪论
1.1论文选题的背景及意义
1.2粗糙集理论研究现状及成功案例
1.2.1粗糙集理论研究现状
1.2.2粗糙集应用的成功案例
1.3本文完成的主要内容
第二章粗糙集理论
2.1粗糙集理论基本概念
2.1.1一致集与粗糙集
2.1.2上下近似集
2.1.3正区域，负区域和边界域
2.1.4集合不确定性的度量
2.2仿真试验
2.3本章小结
第三章基于粗糙集理论的数据约简
3.1数据约简的意义及数据约简的评价标准
3.2知识表达系统及其约简概念
3.2.1知识表达系统
3.2.2属性约简和核
3.2.3属性值约简和值核
3.2.4属性的重要度
3.3数据约简的算法探讨
3.3.1属性约简的数据分析方法
3.3.2属性约简的分明矩阵方法
3.3.3条件属性最小子集求取方法
3.4基于粗糙集理论的数据挖掘模型
3.4.1基于粗糙集数据挖掘模型的建立
3.4.2仿真试验
3.5本章小结
第四章人工神经网络专家系统研究
4.1专家系统的组成及结构
4.2人工神经网络技术与专家系统结合
4.2.1知识表示
4.2.2知识获取
4.2.3推理技术
4.3人工神经网络专家系统基本原理
4.4人工神经网络专家系统的基本结构及其特点
4.4.1人工神经网络专家系统的基本结构
4.4.2人工神经网络专家系统的特点
4.5本章小结
第五章粗糙集理论在燃煤发热量预测系统中应用研究
5.1应用线性回归方法预测燃煤发热量
5.1.1煤质分析数据说明
5.1.2应用线性回归方法预测燃煤发热量
5.1.3结果分析讨论
5.2基于粗糙集神经网络的燃煤发热量预测系统设计
5.2.1燃煤发热量预测系统的总体结构
5.2.2燃煤发热量预测系统的功能结构
5.3基于粗糙集规则提取模块设计与实现
5.3.1规则提取工作流程
5.3.2基于粗糙集规则提取算法描述
5.3.3基于粗糙集规则提取程序设计
5.3.4煤质分析数据规则提取
5.4基于粗糙集的神经网络模型分析和设计
5.4.1粗糙集神经网络结构
5.4.2构造粗糙集神经网络模型
5.4.3利用粗糙集神经网络进行燃煤发热量预测
5.4.4结果分析和讨论
5.5本章小结
结束语
附录
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文
