基于粒计算的数据流分类及F-粗糙集扩展的研究

摘要

1 绪论

1．1 粗糙集理论介绍

1．2 粗糙集的研究现状

1．3 论文的研究内容及章节安排

2 粗糙集与F-粗糙集

2．1 粗糙集

2．1．1 粗糙集的上、下近似

2．1．2 粗糙集约简

2．2 F-粗糙集

2．2．1 F-粗糙集基本概念

2．2．2 并行约简算法

2．2．3 基于属性重要度矩阵的并行约简算法

2．3 模糊粗糙集

2．3．1 模糊等价类

2．3．2 模糊粗糙集的上下近似

2．3．3 模糊粗糙集的属性约简

2．4 本章小结

3 基于并行约简的概念漂移探测

3．1 统一探测属性思想的提出

3．2 基于属性重要度的概念漂移探测度量的提出

3．3 探测概念漂移的算法

3．4 实验结果

3．5 本章小结

4 基于F-粗糙集的模糊属性约简模型

4．1 海量模糊数据约简问题

4．2 F-粗糙集与模糊粗糙集的结合

4．3 基于F-粗糙集的模糊属性约简模型

4．3．1 F-模糊粗糙集

4．3．2 F--模糊粗糙集的属性约简

4．3．2 基于F-属性重要度的模糊并行约简

4．4 本章小结

5 总结与展望

5．1 研究总结

5．2 研究展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢

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