文档介绍：独创性声明学位论文版权使用授权书本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:签字日期:年月本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ导师签名:,电哆《移日靗.
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摘要经典粗糙集理论是定义在等价关系的基础上,只能处理名义型数据,,而且测量时本身带有误差,,,在此基础上,给出了邻域关系粗糙集理论及其相关性质:其次,利用邻域粗糙集中的相关性质和邻域关系矩阵的性质对文中属性约简算法做了改进,并提出了一种基于决策表的新的快速属性约简算法:然后,针对传统掷喾椒ㄔ诜掷嗍敝豢悸亲罱诘难镜阈畔ⅲ纯悸歉样本点的近邻信息,提出了一种考虑近邻信息的基于邻域粗糙集的分类算法:进一步的考虑到样本的某个属性的取值特别大时,分类时会将其他取值小的属性的信息淹没,于是提出利用压缩映射将数值较大的某些属性压缩到一个合理范围,给出了基于压缩映射的邻域粗糙集分类方法;最后,对各种分类方法进行了比较研究,:邻域粗糙集:属性约简:邻域关系矩阵:掷
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基于邻域系统的数据分类方法叫椒ā·谑粜灾匾6萻辔名的快速邻域粗糙集约简算法⋯⋯··录英文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.邻域粗糙集的基本概念及其性质⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第四章基于压缩映射的分类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..研究的背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..国内外研究⋯⋯⋯⋯⋯..论文组织安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章粗糙集理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..经典粗糙集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..粗糙集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.畔⑾低场⒕霾弑砗筒豢煞直婀叵怠约简与相对约简⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第三章邻域粗糙集及其分类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯邻域、邻域关系、邻域关系矩阵及其性质⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..邻域粗糙集的属性约简⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谟蚓霾弑鞱占中属性约简的基本思想⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯..●.
基于邻域粗糙集分类中常见的一些不足⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.压缩映射及其数据的压缩映射处理算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于压缩映射的掷喾椒⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于压缩映射的掷喾椒ㄒ籆基于压缩映射的核距离分类方法一基于压缩映射的分类方法一襈基于压缩映射的分类算法步骤...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于邻域系统与压缩映射的分类方法实验比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.粜栽技蚝脱顾跤成浣岷虾蠓掷嘈Ч冉稀第六章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯在读期间公开发表论文及科研情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
第一章绪论研究的背景和意义随着科学技术的不断发展与进步,人们面临着越来越多的数据,、查询、统计等等,却不能发现数据中存在的关系和规则,更