第1章 绪论 1
1.1 研究意义 1
1.2 研究现状与分析 3
1.3 主要研究内容和创新点 10
第2章 关联规则和模糊粗糙集 14
2.1 数据挖掘 14
2.2 关联规则 19
2.3 模糊集及运算 24
2.4 粗糙集 29
2.5 模糊粗糙集基础 34
2.6 本章小结 36
第3章 带有模糊约束的频繁集发现 38
3.1 引言 38
3.2 约束的分类及性质 39
3.3 模糊约束 42
3.4 遗传寻优模糊集 46
3.5 实验结果 48
3.6 一个新的基于分段约束的biConstraints算法 51
3.7 本章小结 66
第4章 最大频繁集发现算法 67
4.1 引言 67
4.2 挖掘最大频繁集 68
4.3 最大频繁集发现算法GrGMiner 76
4.4 实验结果 88
4.5 实例分析 92
4.6 本章小结 97
第5章 可变精度模糊粗糙集理论 99
5.1 粗糙集和可变精度粗糙集 100
5.2 模糊粗糙集及其约减算法 102
5.3 可变精度模糊粗糙集 104
5.4 可变精度模糊粗糙集约减算法 112
5.5 本章小结 115
第6章 结论与展望 116
6.1 研究结论和主要创新性成果 116
6.2 研究展望 118
参考文献 119