基于粗糙集和神经网络的不完备信息系统数据挖掘研究

基于粗糙集和神经网络的不完备信息系统数据挖掘研究

论文目录
第1章概述	第1-8 页
第2章粗糙集的基本概念	第8-10 页
· 信息系统与决策表	第8-9 页
· 近似空间	第9-10 页
第3章神经网络的基本概念	第10-15 页
· 神经网络的基本概念	第10-14 页
· BP模型	第14-15 页
第4章粗糙集与神经网络结合的数据挖掘方法	第15-37 页
· 数据预处理	第15-17 页
· 基本概念	第15-16 页
· 数据离散化和属性约简	第16-17 页
· 用粗糙集方法进行缺失值的填充	第17-21 页
· 可辨识矩阵	第17-19 页
· 基于粗糙集理论的不完备数据分析方法(ROUSTIDA)	第19-21 页
· ROUSTIDA的改进算法	第21-27 页
· 有缺失属性的对象与任何对象都不相似时的填充	第21-23 页
· 有缺失属性的对象与多个对象都相似时的填充	第23-24 页
· 不一致信息的避免	第24-26 页
· 改进算法与原算法的比较	第26-27 页
· 一致性表征填充方法	第27-32 页
· 一致性矩阵	第27-28 页
· 一致性表征阵	第28-29 页
· 一致性表征填充方法	第29-32 页
· 构建BP网络进行数据挖掘	第32-37 页
· 构建BP网络	第32 页
· 实验及结果分析	第32-37 页
第5章结束语	第37-38 页
参考文献	第38-137 页

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