导读:本文包含了基于约束的数据流方法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:数据,数据流,算法,字典,局部,重构,卡尔。
基于约束的数据流方法论文文献综述
卢菁,党延领,刘丛[1]（2019）在《DR-RDC:基于校准否定约束集的数据修复方法》一文中研究指出数据不一致是关系数据库中普遍存在的问题,利用约束规则进行数据修复是解决该问题的有效方法.现有修复方法主要利用函数依赖和条件函数依赖,所考虑的约束规则不能包含大于或小于的语义约束,且忽视了约束规则之间可能存在的冲突及其对数据集的符合程度.本文考虑否定约束,提出了基于校准否定约束集的数据修复方法(DR-RDC),首先利用符合度记分函数计算出每个否定约束对数据集的符合度分数,并排序,剔除小于阈值的否定约束,再使用关联矩阵对否定约束进行冲突消除,得出校准否定约束集,将其作用于原始数据集,检测出冲突元组对的否定约束放入证据规则集,冲突元组对放入冲突元组集.根据证据规则的符合度分数由高到低地选取证据规则对数据集进行修复,将条件概率最大的属性值作为冲突属性的修复值,直到冲突元组集不违反任一否定约束.实验验证了DR-RDC所获得的精确度优于数据语义置信度方法,DR-RDC比使用原始否定约束集在数据修复方面有显着改善.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年05期）
金澈清,刘辉平,周傲英[2]（2016）在《基于函数依赖与条件约束的数据修复方法》一文中研究指出随着经济与信息技术的发展,在许多应用中均产生大量数据.然而,受硬件设备、人工操作、多源数据集成等诸多因素的影响,在这些应用之中往往存在较为严重的数据质量问题,特别是不一致性问题,从而无法有效管理数据.因此,首要的任务就是开发新型数据清洗技术来提升数据质量,以支持后续的数据管理与分析.现有工作主要研究基于函数依赖的数据修复技术,即以函数依赖来描述数据一致性约束,通过变更数据库中部分元组的属性值(而非增加/删除元组)来使得整个数据库遵循函数依赖集合.从一致性约束描述的角度来看,函数依赖并非是唯一的表达方式,还存在其他表达方式,例如硬约束、数量约束、等值约束、非等值约束等.然而,随着一致性约束种类的增加,其处理难度也远比仅有函数依赖的场景要困难.考虑以函数依赖与其他一致性约束共同表述数据库的一致性约束,并在此基础上设计数据修复算法,从而提升数据质量.实验结果表明,所提方法的执行效率较高.(本文来源于《软件学报》期刊2016年07期）
刘丽娜,马世伟,温加睿[3]（2016）在《基于局部约束字典学习的数据降维和重构方法》一文中研究指出针对目前已有的非线性降维算法存在计算复杂度高、难以处理大型数据集和增量化降维问题,本文提出了一种基于局部约束字典学习的非线性降维算法。该方法通过重构一些潜在标志点的局部内在流形,并在数据处理过程中将训练数据和未知数据一起嵌入到内在流形中,使得数据的内在几何结构特征得以保持。与已有非线性降维方法相比,该算法具有计算复杂度低、存储空间小和通用性强的特点,可以很好地解决增量化降维问题,易于处理大型数据集。另外,该算法也可以解决高维数据的重构问题,与已有重构方法相比具有计算简单、重构误差较低的特点。实验结果表明了算法的有效性。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2016年01期）
丁雨淋,朱庆,何小波,林珲,杜志强[4]（2015）在《水文变化语义约束的实时水位观测数据流在线滤波方法》一文中研究指出受外界环境和仪器设备等的影响,实时水位观测数据流噪声和数据异常问题突出,严重制约了实时应用效能。针对已有数据清洗方法适应性差,难以根据动态观测数据的变化特征进行动态调整问题,本文提出了一种水文变化语义约束的实时水位观测数据流在线滤波方法:在实时水位观测数据变化特征与水文时空过程动态演变规律之间建立高层语义映射,实现水文变化语义知识约束下的卡尔曼模型参数自适应调整,从而突破传统滤波方法的瓶颈。采用多种降雨情景下的实时水位观测数据进行了试验,证明了该方法结果质量的可靠性。(本文来源于《测绘学报》期刊2015年12期）
刘丽娜,温加睿,马世伟[5]（2015）在《基于局部约束字典学习的数据降维和重构方法》一文中研究指出针对目前已有的非线性降维算法存在计算复杂性高,难以处理大型数据集和增量化降维问题,本文提出了一种基于局部约束字典学习的非线性降维算法。该方法通过重构一些潜在标志点的局部内在流形,并在数据处理过程中将训练数据和未知数据一起嵌入到内在流形中,使得数据的内在几何结构特征得以保持。与已有非线性降维方法相比,该算法具有计算复杂度低、存储空间小和通用性强的特点,可以很好的解决增量化降维问题,易于处理大型数据集。另外,该算法也可以解决高维数据的重构问题,与已有重构方法相比具有计算简单,重构误差较低的特点。实验结果表明了算法的有效性。(本文来源于《2015全国嵌入式仪表及系统技术会议程序册》期刊2015-11-14）
刘萍,邱桃荣,段文影[6]（2014）在《基于粗糙集的数据发布多约束匿名保护方法》一文中研究指出针对传统匿名算法采用相同的匿名强度实现k-划分,常导致所要发布数据的隐私保护程度与数据可用性之间失衡的问题,提出一种基于粗糙集属性重要度的多约束匿名化方法。根据准标识符属性重要度的差别,对准标识符属性维度进行自动划分,实现多约束匿名参数的设计,对具有不同维度的划分进行相应的匿名化操作。基于粗糙集理论和信息熵理论,设计了一种分类型数据可用性评估模型。从数据泛化后的信息损失、等价类对集合划分导致的信息熵改变两方面综合评估匿名化数据表的信息损失量。实验结果表明,采用该方法能够较好地实现数据的隐私保护和数据可用性之间的平衡。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2014年08期）
熊平,朱天清,顾霄[7]（2014）在《基于信息增益比例约束的数据匿名方法及其评估机制》一文中研究指出针对数据发布中的隐私泄露问题,分析了对数据集进行匿名保护需要满足的条件,提出了一种基于信息增益比例约束的数据匿名方法。该方法以凝聚层次聚类为基本原理,将数据集中的元组划分到若干个等价群中,然后概化每个等价群中的元组使其具有相同的准标志符值。在聚类过程中,以信息损失最小、信息增益比例最大的约束条件来控制聚类的合并,可以使数据匿名结果保持良好的可用性和安全性。对匿名结果的质量评估问题进行了深入的探讨,提出了匿名结果可用性和安全性的量化计算方法。在UCI知识库提供的Adult数据集上的一系列实验结果表明,该方法是有效可行的。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2014年03期）
孙琳丽,马玉平,景元书,俄有浩,邹艳东[8]（2013）在《基于约束性分析的数据与作物模型同化方法》一文中研究指出同化观测数据可为作物生长模型的区域应用提供支持。该文定义了观测数据对模型参数的约束性,研究发现华北夏玉米观测数据对WOFOST模型的可约束参数主要包括初始总干物重、不同发育阶段的比叶面积、初始最大CO_2同化速率、叶片衰老系数、初始土壤有效水、最大根深日增量以及初始根深的初始土壤水分含量等。建立了基于参数约束性分析的观测数据与作物生长模型同化方法和流程,利用优化算法进行作物生长模型所有参数和变量初值的敏感性分析,遴选出各状态变量的敏感参数;根据拟合度与优化结果之间关系进行敏感参数的约束性分析,获得不同变量的可约束参数;组合优化可约束参数得到各参数最优值,由此实现了观测数据与作物生长模型的同化。约束性体现了观测数据对模型参数或变量初值的控制能力,可约束参数作为待优化参数使数据模型同化获得了最优结果。(本文来源于《应用气象学报》期刊2013年03期）
王娜,刘国胜,李霞[9]（2011）在《基于成对约束半监督学习的数据相关核优化方法》一文中研究指出核函数及其参数的选择决定着核方法的性能.本文基于半监督学习思想,通过构建一个目标函数,利用无标签数据和成对约束信息来优化核函数,使得核函数尽可能适应数据集,从而改善核函数性能.为验证方法的有效性,将其应用于核主成分分析(KPCA)的核函数优化中,在人工数据和UCI数据集上对KPCA提取特征的分类和聚类性能进行评估,实验结果说明提出方法改进了分类和聚类性能.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2011年05期）
吴俊华,李光顺,马光胜,王冠军[10]（2009）在《资源约束的高层次数据流调度方法》一文中研究指出提出遗传算法和蚂蚁算法动态融合解决资源约束调度问题的方法.讨论资源约束调度过程中遗传算法的编码规则,蚂蚁算法中蚂蚁的概率选择方法和信息素更新规则,给出两种算法的动态切换条件及如何由遗传算法的调度结果产生蚂蚁算法的初始信息素分布等.实验数据表明本文方法的稳定性、平均运行时间和平均调度结果均优于单独的遗传算法和蚂蚁算法.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2009年06期）
基于约束的数据流方法论文开题报告
（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：
随着经济与信息技术的发展,在许多应用中均产生大量数据.然而,受硬件设备、人工操作、多源数据集成等诸多因素的影响,在这些应用之中往往存在较为严重的数据质量问题,特别是不一致性问题,从而无法有效管理数据.因此,首要的任务就是开发新型数据清洗技术来提升数据质量,以支持后续的数据管理与分析.现有工作主要研究基于函数依赖的数据修复技术,即以函数依赖来描述数据一致性约束,通过变更数据库中部分元组的属性值(而非增加/删除元组)来使得整个数据库遵循函数依赖集合.从一致性约束描述的角度来看,函数依赖并非是唯一的表达方式,还存在其他表达方式,例如硬约束、数量约束、等值约束、非等值约束等.然而,随着一致性约束种类的增加,其处理难度也远比仅有函数依赖的场景要困难.考虑以函数依赖与其他一致性约束共同表述数据库的一致性约束,并在此基础上设计数据修复算法,从而提升数据质量.实验结果表明,所提方法的执行效率较高.
（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。
基于约束的数据流方法论文参考文献
[1].卢菁,党延领,刘丛.DR-RDC:基于校准否定约束集的数据修复方法[J].小型微型计算机系统.2019
[2].金澈清,刘辉平,周傲英.基于函数依赖与条件约束的数据修复方法[J].软件学报.2016
[3].刘丽娜,马世伟,温加睿.基于局部约束字典学习的数据降维和重构方法[J].仪器仪表学报.2016
[4].丁雨淋,朱庆,何小波,林珲,杜志强.水文变化语义约束的实时水位观测数据流在线滤波方法[J].测绘学报.2015
[5].刘丽娜,温加睿,马世伟.基于局部约束字典学习的数据降维和重构方法[C].2015全国嵌入式仪表及系统技术会议程序册.2015
[6].刘萍,邱桃荣,段文影.基于粗糙集的数据发布多约束匿名保护方法[J].计算机工程与设计.2014
[7].熊平,朱天清,顾霄.基于信息增益比例约束的数据匿名方法及其评估机制[J].计算机应用研究.2014
[8].孙琳丽,马玉平,景元书,俄有浩,邹艳东.基于约束性分析的数据与作物模型同化方法[J].应用气象学报.2013
[9].王娜,刘国胜,李霞.基于成对约束半监督学习的数据相关核优化方法[J].模式识别与人工智能.2011
[10].吴俊华,李光顺,马光胜,王冠军.资源约束的高层次数据流调度方法[J].小型微型计算机系统.2009
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