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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于粗糙集理论的知识不确定性度量与规则获取方法研究
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基于粗糙集理论的知识不确定性度量与规则获取方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
致谢第12-20页
第一章 绪论第20-32页
   ·引言第20-21页
   ·粗糙集理论研究概况第21-24页
     ·粗糙集理论主要研究方向第21-22页
     ·粗糙集理论的相关研究第22-24页
   ·粗糙集理论基础第24-29页
     ·粗糙集理论的基本概念第24-27页
     ·基于粗糙集理论的知识约简第27-29页
     ·常用的知识约简算法第29页
   ·本文的研究内容与结构第29-32页
     ·本文的研究内容第29-30页
     ·本文的组织结构第30-32页
第二章 知识和粗集的不确定性度量第32-53页
   ·引言第32页
   ·通常意义下的知识粗糙熵与粗集粗糙熵第32-33页
   ·基于边界域的知识粗糙熵与粗集粗糙熵第33-41页
     ·基于边界域的知识粗糙熵第34-36页
     ·基于边界域的粗集粗糙熵第36-37页
     ·边界条件熵第37-41页
       ·通常意义下的条件熵第37-38页
       ·基于边界域的条件熵第38-40页
       ·边界条件熵若干性质第40-41页
   ·基于极大相容块技术的知识和粗集粗糙性度量第41-48页
     ·基于相容类的知识粗糙熵与粗集粗糙度第42-43页
     ·基于极大相容块的知识粗糙性度量第43-45页
       ·极大相容块的定义第43-44页
       ·基于极大相容块的知识粗糙熵第44-45页
     ·基于极大相容块的粗集粗糙性度量第45-48页
       ·粗集粗糙度第45-47页
       ·粗集粗集熵第47-48页
   ·属性约简算法及在定性推理中的应用第48-52页
     ·基于知识信息熵的属性约简算法第48-49页
     ·KIEBAFR算法在定性推理中的应用第49-50页
     ·基于边界条件熵的属性约简算法第50-52页
   ·本章小结第52-53页
第三章 变精度参数的估计第53-65页
   ·引言第53页
   ·变精度粗糙集模型的基本概念第53-55页
   ·决策表度量与变精度参数的估计第55-64页
     ·决策表两种度量方法第55-58页
       ·决策表的确定性度量第55-56页
       ·决策表的相对可辨识性第56-58页
     ·β值的估计方法第58-60页
       ·基于决策表确定性的β值估计第58-59页
       ·基于决策表相对可辨识性的p阈值计算方法第59-60页
     ·β对知识约简的影响第60-63页
       ·β上(下)分布约简第60-61页
       ·β值对上(下)分布约简的影响第61页
       ·β值对下近似约简的影响第61-63页
     ·实验结果第63-64页
   ·本章小结第64-65页
第四章 动态数据环境下的归纳学习第65-75页
   ·引言第65页
   ·分辨矩阵第65-66页
   ·分割数据集和归纳学习第66-74页
     ·数据集分割方法第66-69页
     ·决策矩阵的归纳学习第69-71页
       ·归纳学习方法第69-70页
       ·粗糙集归纳学习算法第70-71页
     ·动态数据环境下的归纳学习算法第71页
     ·应用实例第71-73页
     ·实验结果第73-74页
   ·本章小结第74-75页
第五章 基于联合决策矩阵的规则获取方法第75-90页
   ·引言第75页
   ·完备信息系统规则获取第75-82页
     ·等价矩阵与联合决策等价矩阵第77-79页
     ·规则获取的联合决策等价矩阵算法第79-80页
       ·规则获取算法第79页
       ·算法分析第79-80页
     ·应用实例第80-81页
     ·实验结果第81-82页
   ·不完备系统中规则提取的快速矩阵算法第82-89页
     ·广义决策函数与广义决策系统第82-84页
     ·相容矩阵与联合决策相容矩阵第84-86页
     ·快速联合决策相容矩阵算法第86-87页
       ·多类决策系统的转换方法第86页
       ·算法描述第86-87页
     ·应用实例第87-88页
     ·实验结果第88-89页
   ·本章小结第89-90页
第六章 基于矩阵分块的规则获取方法第90-111页
   ·引言第90页
   ·大数据集上任意分割及其规则获取第90-100页
     ·等价矩阵与大数据集的分割原则第91-95页
       ·决策系统间的等价矩阵第91-94页
       ·大数据集任意分割原则第94-95页
     ·基于任意分割的规则获取矩阵分块算法第95-97页
       ·算法描述第95-97页
       ·复杂度分析第97页
     ·实例分析第97-99页
     ·实验结果第99-100页
   ·大数据集上快速矩阵分块算法第100-109页
     ·基于决策类的分割与联合决策矩阵第100-103页
     ·规则提取快速矩阵分块算法第103-106页
       ·算法描述第103-105页
       ·复杂度分析第105-106页
     ·实例分析第106-108页
     ·实验结果第108-109页
   ·本章小结第109-111页
第七章 结束语第111-113页
   ·主要工作及创新点第111页
   ·下一步工作第111-113页
参考文献第113-120页
攻读博士学位期间主要研究成果第120-121页

 
 
论文编号BS1476483,这篇论文共121
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