导读:本文包含了分层递阶约简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,理论,信息系统,系统,简约,不完备,信息。
分层递阶约简论文文献综述
陈吕强,朱颢东,伏明兰[1]（2010）在《使用类内集中度和分层递阶约简的特征选择方法》一文中研究指出特征选择是文本分类的关键步骤之一,所选特征子集的优劣直接影响文本分类的结果。首先简单分析了几种经典的特征选择方法,总结了它们的不足,然后提出了类内集中度的概念,紧接着把分层递阶的思想引入粗糙集并提出了一个改进的基于分层递阶的属性约简算法,最后把该约简算法同类内集中度结合起来,提出了一个综合的特征选择方法。该方法首先利用类内集中度进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后利用所提约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集。实验结果表明此种特征选择方法效果良好。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2010年30期）
柴慧芳,刘文奇[2]（2008）在《一种改进的粗糙集理论分层递阶约简算法》一文中研究指出粗糙集的分层递阶约简算法是根据属性的获取方式、采集成本和实时性要求等对属性进行分类,使决策系统中的所有属性在单层次和单粒度上的知识表示变为部分属性所构成的知识在多种层次和多种粒度上的表示,从而可以逐层对决策系统进行约简.在此基础上,文章根据规则获取者的需要即属性的重要度考虑进行分层递阶简约.文章的最后将该算法应用于某单位人才引进决策的获取中,证实了其有效性.(本文来源于《昆明理工大学学报(理工版)》期刊2008年03期）
彭佳文[3]（2006）在《粗糙集分层递阶约简算法在医学诊断中的应用》一文中研究指出粗糙集理论的分层递阶约简算法是根据属性的获取方式、采集成本和实时性要求等对属性进行分类,使信息系统或者决策系统中的所有属性在单层次和单粒度上的知识表示变为部分属性所构成的知识在多种层次和多种粒度上的表示,从而可以逐层对决策系统进行约简。分层递阶约简算法在某医学诊断中的应用证实其有效性。(本文来源于《广西工学院学报》期刊2006年03期）
许振伟,李同强[4]（2004）在《基于粗糙集理论的分层递阶约简算法》一文中研究指出粗糙集理论的分层递阶约简算法是根据属性的获取方式、采集成本和实时性要求等对属性进行分类 ,使信息系统或者决策系统中的所有属性在单层次和单粒度上的知识表示变为部分属性所构成的知识在多种层次和多种粒度上的表示 ,从而可以逐层对信息系统进行约简。分层递阶约简算法在某水泥窑炉控制决策获取中的应用证实其有效性。(本文来源于《传感技术学报》期刊2004年04期）
乔斌,李玉榕,蒋静坪[5]（2004）在《粗糙集理论的分层递阶约简算法及其信息理论基础》一文中研究指出本文模拟人类认知的分层递阶原则,提出一种粗糙集理论的分层递阶约简算法.该算法首先将信息系统或决策系统的知识在由部分属性所构成的多种层次和多种粒度上表示出来,然后分别对各个属性层次进行递阶约简.因此,该算法具有较强的实用性和较好的动态特性,并且能并行运算.同时,本文从信息理论的角度证明了分层递阶约简的理论基础.文章的最后将该算法应用于某水泥窑炉控制决策的获取中,证实了其有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2004年02期）
乔斌[6]（2003）在《粗糙集理论分层递阶约简算法的研究》一文中研究指出本文模仿人类认识事物的分层递阶原则，提出并且主要研究数据挖掘和信息融合的重要方法——粗糙集理论的分层递阶约简算法体系。 首先，本文提出粗糙集理论的分层递阶约简算法。该算法根据属性的获取方式、采集成本和实时性要求等对属性进行分类，使信息系统或者决策系统中的所有属性在单层次和单粒度上的知识表示变为部分属性所构成的知识在多种层次和多种粒度上的表示，从而可以逐层对信息系统进行约简。该算法非常适合应用于实际问题。 本文从信息理论的角度分别证明属性分层递阶不改变信息系统的信息熵和决策系统的互信息，从而使分层递阶约简算法体系具有严格的数学基础；分层递阶约简算法在某水泥窑炉控制决策获取中的应用证实其有效性。 其次，本文针对粗糙集理论中的两个重要数据处理过程——完备化和离散化，分别提出分层递阶约简算法的两个拓展算法；另外，引入一个分层递阶约简的拓展算法。 拓展算法一：不完备信息系统的粗糙集分层递阶约简算法将属性分为完备属性层和不完备属性层，然后分层递阶约简。本文证明该拓展算法使信息系统的信息熵(决策系统的互信息)减小，在信息理论意义上优于删除法、扩展法、默认值替代法和相似模型法等常用的完备化处理方法。并且，所得简约的应用可以避免属性获取方式复杂，采集成本高和实时性要求高等导致信息系统不完备性的原因。 拓展算法二：基于粗糙集理论和BP神经网络的分层递阶约简算法分别用粗糙集理论和BP神经网络处理决策表中的离散属性和连续属性，可以避免对象连续属性离散化产生的不确定性。同时，对于粗糙集理论比较敏感的决策系统噪声，BP神经网络可以较好地克服。 拓展算法叁：引入统计筛选和线性判别分析相结合的分层递阶约简算法。该算法使分层递阶约简算法从简单的属性分层处理拓展至属性选择和属性压缩处理。 本文对分层递阶约简的叁个拓展算法都进行详细的性质分析和实例验证。 最后，本文提出若干拓展思路，可以将分层递阶约简算法拓展，得到许多相关算法或者与其它人工智能算法结合形成针对某类问题的新型分 摘要层递阶约简算法。(本文来源于《浙江大学》期刊2003-05-01）
乔斌,郑洪涛,郭智疆,李玉榕,蒋静坪[7]（2001）在《针对信息系统不完备性的粗糙集分层递阶约简》一文中研究指出提出一种针对不完备信息系统的粗糙集分层递阶约简。该约简可以将信息系统中所有属性构成的单层知识表示变为符合人类认知习惯的部分属性所构成的多层知识表示。同时，分层递阶约简提高了粗糙集约简速度。无论是分层递阶约简，还是所得的分层递阶简约，都适用于实际问题。(本文来源于《电路与系统学报》期刊2001年02期）
分层递阶约简论文开题报告
（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：
粗糙集的分层递阶约简算法是根据属性的获取方式、采集成本和实时性要求等对属性进行分类,使决策系统中的所有属性在单层次和单粒度上的知识表示变为部分属性所构成的知识在多种层次和多种粒度上的表示,从而可以逐层对决策系统进行约简.在此基础上,文章根据规则获取者的需要即属性的重要度考虑进行分层递阶简约.文章的最后将该算法应用于某单位人才引进决策的获取中,证实了其有效性.
（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。
分层递阶约简论文参考文献
[1].陈吕强,朱颢东,伏明兰.使用类内集中度和分层递阶约简的特征选择方法[J].计算机工程与应用.2010
[2].柴慧芳,刘文奇.一种改进的粗糙集理论分层递阶约简算法[J].昆明理工大学学报(理工版).2008
[3].彭佳文.粗糙集分层递阶约简算法在医学诊断中的应用[J].广西工学院学报.2006
[4].许振伟,李同强.基于粗糙集理论的分层递阶约简算法[J].传感技术学报.2004
[5].乔斌,李玉榕,蒋静坪.粗糙集理论的分层递阶约简算法及其信息理论基础[J].控制理论与应用.2004
[6].乔斌.粗糙集理论分层递阶约简算法的研究[D].浙江大学.2003
[7].乔斌,郑洪涛,郭智疆,李玉榕,蒋静坪.针对信息系统不完备性的粗糙集分层递阶约简[J].电路与系统学报.2001
论文知识图
