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第1章 绪论
1．1 效能评估概述
1．1．1 相关概念
1．1．2 效能评估的基本流程
1．2 关键问题
1．2．1 指标冗余问题
1．2．2 数据缺失问题
1．2．3 评估模型构建问题
1．2．4 评估结果可信性问题
1．3 研究现状
1．3．1 指标构建与优化
1．3．2 不完备数据填充
1．3．3 综合效能计算方法
1．3．4 效能评估可信性
第2章 现有部分方法介绍
2．1 指标构建与优化方法
2．2 不完备数据填充算法
2．2．1 最近邻填充算法
2．2．2 基于灰色系统的最近邻重复填充算法
2．3 综合效能计算方法
2．3．1 层次分析法和模糊层次分析法
2．3．2 网络分析法
2．3．3 基于BP神经网络的效能评估方法
2．4 评估可信性分析方法
2．5 现有方法的不足
第3章 经典粗糙集理论
3．1 粗糙集理论的基本知识
3．1．1 等价关系与等价类
3．1．2 集合近似与粗糙集
3．2 信患系统的粗糙集描述
3．3 经典粗糙的属性约简算法
3．3．1 属性约简
3．3．2 基于分辨矩阵的属性约简算法
第4章 广义粗糙集与效能评估
4．1 广义粗糙集理论的演化
4．1．1 覆盖广义粗糙集
4．1．2 统一的广义粗糙集研究框架
4．2 信息系统不确定性的量化
4．2．1 信息系统的信息熵
4．2．2 信息系统的条件熵
4．3 广义粗糙集在效能评估中的应用价值
第5章 数据预处理方法
5．1 数据标准化处理方法
5．1．1 Min-Max标准化
5．1．2 Z-score标准化
5．1．3 归一标准化
5．2 数据离散化
5．3 数据清洗
5．4 不完备信息填充技术
5．4．1 不完备信息系统概述
5．4．2 评估系统中缺失数据的影响分析
5．4．3 区间值信息系统的建立
5．4．4 区间值系统的数据分类模型
5．4．5 基于广义粗糙集的不完备信息填充方法
……
第6章 评估指标构建及优化方法
第7章 综合效能评估方法
第8章 评估可信性分析方法
第9章 样本优化方法
第10章 效能评估软件平台设计
参考文献
