基于粒计算的粗决策规则约简—硕士毕业论文下载



基于粒计算的粗决策规则约简

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基于粒计算的粗决策规则约简

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
引言	第9-10页
第1章绪论	第10-15页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 研究现状	第11-13页
1.2.1 粗糙集研究现状	第11-12页
1.2.2 粒计算的研究现状	第12-13页
1.3 论文的结构及主要内容	第13-14页
1.4 技术路线和创新点	第14-15页
第2章粗糙集、概念格和粒计算模型	第15-26页
2.1 粗糙集理论	第15-19页
2.1.1 知识与不可区分关系	第15-16页
2.1.2 近似与粗糙集	第16页
2.1.3 决策信息系统	第16-18页
2.1.4 知识约简	第18-19页
2.2 概念格理论	第19-22页
2.2.1 概念格结构	第19-21页
2.2.2 概念格建构	第21-22页
2.3 粒计算理论	第22-25页
2.3.1 粒计算的主要模型	第22-23页
2.3.2 粒计算的基本要素	第23-24页
2.3.3 粒计算的研究应用	第24-25页
2.4 本章小结	第25-26页
第3章基于粒计算的属性约简	第26-38页
3.1 常见的属性约简算法分类	第26-28页
3.1.1 基于区分矩阵的约简算法	第26页
3.1.2 基于属性重要度的约简算法	第26-27页
3.1.3 基于互信息的约简算法	第27-28页
3.2 信息系统的粒化	第28-30页
3.3 概念粒集的生成及结构性质	第30-32页
3.4 构建概念粒格	第32页
3.5 实例分析	第32-36页
3.5.1 粒化	第33-34页
3.5.2 计算属性分辨率	第34页
3.5.3 依据属性分辨率按序约简	第34-36页
3.6 本章小结	第36-38页
第4章基于粒计算的规则挖掘	第38-48页
4.1 基于粒矩阵的规则约简	第38-39页
4.2 基于粗糙集粒计算模型的规则约简	第39-44页
4.2.1 基于粗糙隶属函数的信息粒化	第39-41页
4.2.2 生成初始概念粒集	第41-42页
4.2.3 基于粒计算的属性约简	第42-43页
4.2.4 构建概念粒格	第43-44页
4.3 实例分析	第44-47页
4.3.1 决策表粒化	第44页
4.3.2 属性约简	第44-45页
4.3.3 规则约简	第45-47页
4.4 本章小结	第47-48页
第5章基于粒计算的粗决策规则约简在HSV中的应用	第48-59页
5.1 应用背景	第48-50页
5.2 HSV信息表的粒化和规则抽取	第50-55页
5.3 规则评价和预测分析	第55-58页
5.3.1 规则评价	第55-56页
5.3.2 粒化函数阈值的选取	第56页
5.3.3 Visick等级预测	第56-58页
5.4 本章小结	第58-59页
结论	第59-60页
参考文献	第60-64页
附录A HSV数据集	第64-67页
致谢	第67-68页
导师简介	第68-69页
作者简介	第69-70页
学位论文数据集	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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