1。1 研究背景及研究意义 1

1。1。1 研究背景 1

1。1。2 研究意义 1

1。2 粗糙集理论的历史与现状 2

1。2。1 粗糙集理论历史发展 2

1。2。2 粗糙集理论的研究现状 2

1。3 本文的组织结构 3

第二章 粗糙集理论概述 5

2。1 Pawlak经典粗糙集 5

2。1。1 粗糙集的分类 5

2。1。2 上近似和下近似 5

2。1。3 属性约简与特征选择 6

2。2 决策粗糙集 7

2。3 本章小结 9

第三章 特征选择方法概述 10

3。1 引言 10

3。2 基于穷举策略的属性约简算法 10

3。3 基于贪心策略的属性约简算法 11

3。4 本章小结 12

第四章 基于测试代价的模糊集属性约简方法研究 13

4。1 引言 13

4。2 基本知识 13

4。2。1 测试代价敏感决策信息系统 13

4。2。2 模糊粗糙集 14

4。2。3 近似质量 14

4。3 测试代价敏感模糊粗糙集的属性约简 15

4。3。1 启发式算法 15

4。3。2 遗传算法 16

4。4 实验分析 17

第五章 基于样本选择的属性约简方法研究 20

5。1 引言 20

5。2 基本知识与样本选择 20

5。2。1 基本知识 20

5。2。2 样本选择 21

5。3 属性约简算法 22

5。3。1 基于启发式的属性约简算法 22

5。3。2 基于样本选择的启发式属性约简算法 23

5。4 实验分析 24

5。5 本章小结 25

结论与展望 26

攻读学士学位期间撰写的论文 27

致谢 28

参考文献 29

第一章 绪论

1。1 研究背景及研究意义

1。1。1 研究背景

二十一世纪是一个信息爆炸的时代。随着互联网技术的普及，人与人间的信息交流日益平繁。信息正以千百亿级别的速度增长。随着信息规模的不断扩大，数据种类日益繁杂[1-2]，使得信息处理的面临极大挑战[3-4]。论文网

与此同时，除计算机相关学科外，政治、经济和人文等学科的研究与发展也必须基于对海量数据的科学分析。因此，如何有效的从海量的数据中提取出对我们有价值的知识便成为了当今信息处理的重要科学问题之一。