导读:本文包含了可变精度粗集模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:粗糙,精度,粒度,关系,信息系统,模型,不完备。
可变精度粗集模型论文文献综述
郑树梅,续欣莹,谢珺,闫高伟[1]（2015）在《基于可变容差关系的变精度粗糙集模型》一文中研究指出针对已有不完备信息系统扩展粗糙集模型对噪声鲁棒性差的局限性,首先分析了调节基本知识粒大小的同时引入相对错误分类度的必要性;然后结合系统属性值的缺失定义了对象联系度权值矩阵,并以此为基础提出了基于可变容差关系的变精度粗糙集模型(VPRS-VPTR);接着讨论了模型的性质,分析了模型中相关参数(基本知识粒大小、相对错误分类度)对分类精度的影响,给出了分类精度随模型中相关参数变化的求解算法与时间复杂度分析;最后通过仿真实验与相关研究的扩展粗糙集模型进行对比。仿真结果显示,VPRS-VPTR分类精度更高,而且针对UCI数据库上的几组不完备数据集进行仿真实验的结果还表明,相同参数下各不完备数据集的测试集和训练集分类精度变化趋势相同,进而验证了模型的有效性、灵活性及所提算法的可行性。(本文来源于《计算机应用》期刊2015年08期）
李海霞[2]（2014）在《基于可变精度粗糙集模型的有导师机器学习》一文中研究指出机器学习是人工智能领域中重要的研究课题,基于经典粗糙集的机器学习,只有学习者的分类被完全包含在导师的分类中时,才形成决策规则,条件比较苛刻;而基于可变精度粗糙集理论的有导师机器学习,根据学习者的分类包含在导师的分类中的包含度αi,与事先给定的精度系数β的比较,来求取具有一定相容性的决策规则,该方法更具有灵活和实用性。(本文来源于《东莞理工学院学报》期刊2014年03期）
窦慧莉,吴陈,杨习贝,杨静宇[3]（2012）在《可变精度多粒度粗糙集模型》一文中研究指出可变精度粗糙集和多粒度粗糙集都是在不可分辨关系的基础上对经典粗糙集进行扩展.为了融合这两种扩展模型各自的优点,在多粒度环境中,构建了可变精度多粒度粗糙集,其中包括可变精度多粒度乐观近似和可变精度多粒度悲观近似两种形式.讨论了可变精度多粒度粗糙集的相关性质,并对可变精度多粒度粗糙集和经典的多粒度粗糙集进行了对比分析.最后得出结论,在多粘度框架下,采用变精度的方法,可以进一步提高近似精度.(本文来源于《江苏科技大学学报(自然科学版)》期刊2012年01期）
高胜利[4]（2011）在《不完备目标信息系统中的可变精度粗糙集模型》一文中研究指出以同时具有缺席和遗漏型未知属性值的不完备目标信息系统为研究对象,提出了可变精度粗糙集模型,它是基于特征关系的经典粗糙集模型的推广,讨论了可变精度粗糙集模型的性质。(本文来源于《济南职业学院学报》期刊2011年03期）
冯林,李天瑞,余志强[5]（2010）在《连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型及属性约简》一文中研究指出属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题。为了有效地处理决策表中连续值属性约简,提出了连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型以及基于此模型的连续值属性约简算法。仿真实验结果表明,该算法可以对连续值属性进行约简,而且比经典粗糙集相关方法在处理连续值属性约简方面更有效。(本文来源于《计算机科学》期刊2010年09期）
华伟,祁云嵩,王芳[6]（2009）在《不完备目标信息系统中的可变精度粗糙集模型》一文中研究指出文中以同时具有缺席型和遗漏型未知属性值的不完备目标信息系统为研究对象,根据特征关系,研究可变精度粗糙集的模型及其性质.可变精度粗糙集模型与原始的粗糙集模型不同,它是建立在集合多数包含的基础上的,因而该模型是基于特征关系的经典粗糙集模型的推广形式,而基于特征关系的经典粗糙集模型则是可变精度粗糙集模型的一种特殊表现形式.文中对新模型的主要性质作了阐述和证明,结果表明:在不完备目标信息系统中,新模型与原始的粗糙集模型相比具有更高的近似精度,可进行更为精确的度量.(本文来源于《江苏科技大学学报(自然科学版)》期刊2009年06期）
吴兵,叶春明[7]（2009）在《可变精度粗糙集模型在远程开放教育中的应用》一文中研究指出开放远程教育是一个新兴的教学组织方式,它有信息密集型和知识管理型的特点。在知识管理时代,面对庞大的教学规模,教学管理者迫切希望从大量的信息中获得有效的知识来辅助管理,从而提高教学管理效率和水平。本文构建了一个基于关系演算的可变精度粗糙集模型,探索开放教育学习者成绩信息的知识发现。通过在真实数据上的算法实验,表明这个模型克服了传统粗糙集的不足,是一个有效的算法改进。实验获得了关于学习者成绩的初步知识规则,为学校的管理工作指明了方向,并且就学校的知识管理工作进行了有效的尝试。(本文来源于《开放教育研究》期刊2009年06期）
朱振国,赵毅[8]（2009）在《不完备信息系统中可变精度Rough集模型》一文中研究指出本文分析了已有不完备信息系统中可变精度Rough集模型存在的不足,提出了其改进模型;通过引入遗传算法来解决模型中的阈值优选问题,使阈值优选自动化。仿真试验说明了改进模型的有效性和优越性。(本文来源于《微计算机信息》期刊2009年12期）
任志波,张沧生[9]（2009）在《可变精度模糊粗糙集模型及其性质》一文中研究指出首先介绍了A.M.Rolka等定义的可变精度模糊粗糙集模型,在此基础上证明了其满足的8个性质.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2009年04期）
陈达尧,吴跃[10]（2008）在《基于一般关系的可变精度粗糙集模型》一文中研究指出传统的基于一般关系的粗糙集模型中存在许多不足之处。为了弥补这些不足定义了主要包含关系,并引入错误参数α,由此建立了一个可变精度的粗糙集模型。在此模型中,给出了当α满足不同条件时该模型的各种具体形式。并且对基于一般关系和程度粗糙集模型的经典基本粗糙集模型进行了扩展。在引入错误参数α后,就能收集到和挖掘出更多的有用信息,从而克服了传统基于一般关系的经典基本粗糙集模型中对于挖掘绝对精度中的包含关系时信息丢失的不足。(本文来源于《信息技术》期刊2008年05期）
可变精度粗集模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
机器学习是人工智能领域中重要的研究课题,基于经典粗糙集的机器学习,只有学习者的分类被完全包含在导师的分类中时,才形成决策规则,条件比较苛刻;而基于可变精度粗糙集理论的有导师机器学习,根据学习者的分类包含在导师的分类中的包含度αi,与事先给定的精度系数β的比较,来求取具有一定相容性的决策规则,该方法更具有灵活和实用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
可变精度粗集模型论文参考文献
[1].郑树梅,续欣莹,谢珺,闫高伟.基于可变容差关系的变精度粗糙集模型[J].计算机应用.2015
[2].李海霞.基于可变精度粗糙集模型的有导师机器学习[J].东莞理工学院学报.2014
[3].窦慧莉,吴陈,杨习贝,杨静宇.可变精度多粒度粗糙集模型[J].江苏科技大学学报(自然科学版).2012
[4].高胜利.不完备目标信息系统中的可变精度粗糙集模型[J].济南职业学院学报.2011
[5].冯林,李天瑞,余志强.连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型及属性约简[J].计算机科学.2010
[6].华伟,祁云嵩,王芳.不完备目标信息系统中的可变精度粗糙集模型[J].江苏科技大学学报(自然科学版).2009
[7].吴兵,叶春明.可变精度粗糙集模型在远程开放教育中的应用[J].开放教育研究.2009
[8].朱振国,赵毅.不完备信息系统中可变精度Rough集模型[J].微计算机信息.2009
[9].任志波,张沧生.可变精度模糊粗糙集模型及其性质[J].数学的实践与认识.2009
[10].陈达尧,吴跃.基于一般关系的可变精度粗糙集模型[J].信息技术.2008