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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--粗糙集相关问题与粗糙集神经网络模型的研究
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粗糙集相关问题与粗糙集神经网络模型的研究
 
     论文目录
 
第1章 绪论第1-31页
   ·粗糙集理论的产生与发展第12-21页
     ·粗糙集理论提出背景第12-14页
     ·粗糙集理论的基本概念第14-18页
     ·粗糙集理论所研究的对象第18页
     ·粗糙集理论的特点第18-19页
     ·粗糙集理论的发展第19-21页
   ·粗糙集理论研究的基本问题第21-27页
     ·连续属性的离散化第21-22页
     ·决策表的约简第22-23页
     ·不完全决策表的处理第23-24页
     ·粗糙集与其他软计算方法的结合第24-27页
   ·本文主要研究内容和组织结构第27-29页
     ·本文主要工作及研究意义第27-28页
     ·本文的创新点第28页
     ·文章的内容及结构安排第28-29页
   ·本章小结第29-31页
第2章 基于粗糙集理论和遗传算法的连续属性离散化算法第31-44页
   ·问题描述第31-32页
   ·当前离散化方法分类分析第32-34页
   ·基于粗糙集理论和遗传算法的连续属性离散化方法第34-40页
     ·编码方式第35页
     ·适应度函数的设计第35-36页
     ·选择算子设计第36-37页
     ·交叉算子设计第37页
     ·变异算子设计第37-39页
     ·初始群体设计第39-40页
     ·最优个体保护法第40页
     ·终止条件第40页
   ·试验结果及分析第40-42页
     ·Iris实验第40-41页
     ·Australian实验第41-42页
     ·实验结果分析第42页
   ·本章小结第42-44页
第3章 基于遗传算法的粗糙集决策表属性约简方法第44-67页
   ·问题提出第44-45页
   ·粗糙集约简理论第45-51页
   ·决策表属性约简算法概述第51-58页
     ·一般约简算法第51-52页
     ·基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法第52-53页
     ·归纳属性约简算法第53-54页
     ·基于互信息的属性约简算法—MIBARK算法第54-55页
     ·基于特征选择的属性约简算法第55-56页
     ·基于遗传算法的属性约简算法第56-58页
   ·基于粗糙集和遗传算法属性约简方法第58-62页
     ·编码方式第58-59页
     ·初始群体第59页
     ·适应值函数设计第59-60页
     ·选择运算第60-61页
     ·交叉运算第61页
     ·变异运算第61-62页
     ·最优个体保护法第62页
     ·算法结束条件第62页
   ·试验结果及分析第62-66页
   ·本章小结第66-67页
第4章 基于粗糙集理论的神经网络模型研究第67-87页
   ·粗糙集和神经网络结合的可能性及研究现状第68-73页
     ·粗糙集和神经网络结合的可能性第68-70页
     ·粗糙集和神经网络结合的研究现状及其趋势第70-73页
   ·网络模型设计第73-78页
     ·网络设计的思想第73-74页
     ·网络的构建方法第74-76页
     ·网络的参数优化第76-78页
     ·网络的特点第78页
   ·仿真实验结果及分析第78-83页
   ·Breast实验及分析第83-86页
   ·本章小结第86-87页
第5章 结论与展望第87-89页
   ·结论第87-88页
   ·进一步工作的方向第88-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-93页
个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果第93页

 
 
论文编号BS1157432,这篇论文共93
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