导读:本文包含了扩张矩阵理论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:矩阵,理论,示例,困难,子集,韵律,完备。
扩张矩阵理论论文文献综述
陈志贤,黄皓[1]（2010）在《应用扩张矩阵理论的攻击特征提取》一文中研究指出近年来随着因特网的飞速发展,计算机系统也面临着越来越多的安全威胁。国内外不少研究人员为此提出了许多种基于软计算的方法用于检测网络攻击。给出了一种基于扩张矩阵理论的攻击特征提取方法,通过构造攻击子集和正常子集的扩张矩阵,建立其最优特征子集选择的整数规划模型,并利用简单遗传算法求解,最终生成可用于检测特定类型攻击的最优规则。在KDD Cup99数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的正确检出率和可接受的低误报率。(本文来源于《计算机科学》期刊2010年04期）
谌卫军,林福宗,李建民,张钹[2]（2003）在《基于扩张矩阵理论的汉语韵律短语分析》一文中研究指出提出了一种新的、基于扩张矩阵理论的归纳学习算法 :分组覆盖算法 ,并将其应用于汉语文语转换系统中的韵律短语分析问题 .算法以扩张矩阵为基础 ,在反例样本集背景下 ,将正例样本集划分为若干个一致的组 ,每一组对应于一个一致的规则 ,它覆盖了这组正例而且不覆盖任何的反例 ;建造了一个用于韵律短语分析的语料库 ,并提出了一组与韵律有关的特征 ;将数据分为训练集和测试集对算法进行了验证 .实验结果表明 ,新算法在正确率、规则个数和可懂性等各方面均优于传统的决策树方法 ,并接近于手工制定的规则 .(本文来源于《计算机学报》期刊2003年01期）
赵士亮,叶东毅,陈云化[3]（2001）在《结合粗糙集理论与扩张矩阵理论的数据挖掘方法》一文中研究指出提出将粗糙集理论、扩张矩阵理论进行有机结合的新方法 ,该方法吸收了两者的优点同时消除了两者的缺点 .实践证明 ,该方法可以十分有效地从数据库中挖掘出准确而精悍的知识 .(本文来源于《福州大学学报(自然科学版)》期刊2001年04期）
耿子林,权光日,叶风[4]（1997）在《一种基于扩张矩阵理论的规则学习算法》一文中研究指出本文给出的扩张矩阵合并问题是ＮＰ困难问题的一种新的证明。由此得到了析取式最小问题是ＮＰ困难问题的新的证明。之后给出了两个扩张矩阵合并的完备策略，在此基础上给出了扩张矩阵合并的启发函数策略，最后提出了一种新的示例学习算法－－基于扩张矩阵的启发函数学习算法(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊1997年06期）
洪家荣[5]（1991）在《示例学习的扩张矩阵理论》一文中研究指出本文提出示例学习的一种计算理论,扩张矩阵论.根据这个理论,示例学习中一些主要最优化问题被证明是NP难题,并给出这些难题的近似解法及下界的估计.(本文来源于《计算机学报》期刊1991年06期）
扩张矩阵理论论文开题报告
（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：
提出了一种新的、基于扩张矩阵理论的归纳学习算法 :分组覆盖算法 ,并将其应用于汉语文语转换系统中的韵律短语分析问题 .算法以扩张矩阵为基础 ,在反例样本集背景下 ,将正例样本集划分为若干个一致的组 ,每一组对应于一个一致的规则 ,它覆盖了这组正例而且不覆盖任何的反例 ;建造了一个用于韵律短语分析的语料库 ,并提出了一组与韵律有关的特征 ;将数据分为训练集和测试集对算法进行了验证 .实验结果表明 ,新算法在正确率、规则个数和可懂性等各方面均优于传统的决策树方法 ,并接近于手工制定的规则 .
（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。
扩张矩阵理论论文参考文献
[1].陈志贤,黄皓.应用扩张矩阵理论的攻击特征提取[J].计算机科学.2010
[2].谌卫军,林福宗,李建民,张钹.基于扩张矩阵理论的汉语韵律短语分析[J].计算机学报.2003
[3].赵士亮,叶东毅,陈云化.结合粗糙集理论与扩张矩阵理论的数据挖掘方法[J].福州大学学报(自然科学版).2001
[4].耿子林,权光日,叶风.一种基于扩张矩阵理论的规则学习算法[J].小型微型计算机系统.1997
[5].洪家荣.示例学习的扩张矩阵理论[J].计算机学报.1991
论文知识图
