导读:本文包含了不完备信息系统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:信息系统,不完备,粗糙,粒度,属性,关系,近似。
不完备信息系统论文文献综述
刘瑶瑶[1]（2019）在《基于局部粗糙集研究不完备信息系统的理论》一文中研究指出为了进一步有效处理不完备数据,本文将完备信息系统上的局部粗糙集理论扩展推广到不完备信息系统中,首先基于不完备信息系统的容差关系给出了局部粗糙集的定义,其次,研究了不完备信息系统上局部粗糙集的性质并基于不完备局部粗糙集给出了计算下近似的算法。最后,基于局部下近似的两部分,给出了不同的局部属性约简。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2019年05期）
袁鸿燕[2]（2019）在《基于粗糙集理论的不完备信息系统中知识约简的研究》一文中研究指出本文基于不完备信息系统,以知识获取为目标,数学研究工具选择粗糙集理论,对不完备信息系统中的各种拓展粗糙集模型进行了研讨,重点是其中的知识约简算法。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年18期）
侯成军[3]（2019）在《基于可调节多粒度粗糙集的不完备信息系统属性约简》一文中研究指出在数据处理过程中,数据集有时是带噪声的或者是缺省的,因此需要能处理不精确,不确定型数据的理论和方法.粗糙集理论正是满足这种要求的数学工具.目前粗糙集理论被广泛地应用在粒计算,机器学习,人工智能和数据挖掘等领域.属性约简问题是粗糙集理论中最核心的内容之一,现有的信息系统的约简算法主要有基于属性重要度的属性约简算法;基于差别矩阵的属性约简算法;基于信息熵的属性约简算法.然而,随着计算机和数据采集技术的进步,数据的积累无论是在数据对象个数上还是在数据维度上都在迅速增长.由此而导致算法的复杂度会随着数据规模的增大而越来越高,因此研究更有效的属性约简方法具有一定的现实意义.本文的主要工作如下:基于全局的可调节多粒度粗糙集模型在属性约简中因计算复杂度过高而导致其应用性不强.本文以不完备信息系统的多粒度粗糙集模型为基础,给出了基于信息水平的局部可调节多粒度粗糙集模型,并进一步给出了下近似质量,属性内、外重要度的定义.最后,本文研究了基于不完备信息系统的多粒度粗糙集的局部属性约简和全局约简的区别和联系,并给出了相关的启发式算法.(本文来源于《河北师范大学》期刊2019-03-30）
杜文胜[4]（2018）在《不完备信息系统中近似算子研究》一文中研究指出近年来出现了许多用粗糙集理论处理各种信息系统的方法,其中对不完备信息系统的研究一直是个热点。本文采用Grzymala-Busse提出的刻画关系研究"丢失"和"暂缺"两种语意并存的不完备信息系统,考察了点近似、子集近似和概念近似算子的性质,并且给出这些上、下近似之间关于包含关系的序关系,为进一步研究不完备信息系统打下理论基础。(本文来源于《模糊系统与数学》期刊2018年06期）
李成,赵海琳[5]（2018）在《基于粗糙集的不完备信息系统增量式属性约简》一文中研究指出属性约简是粗糙集理论在模式识别中一项重要的应用,传统的属性约简算法只适合处理静态的信息系统,而处理不断动态更新的信息系统面临着巨大的挑战。对于不完备信息系统,提出一种增量式的属性约简算法。在不完备信息系统下引入粗糙集理论中关于正区域的概念,针对不完备信息系统中属性增加的情形,提出了基于正区域的增量式属性约简算法。实验结果表明了所提出的增量式属性约简算法比非增量式的算法具有更高的效率,同时比其他同类型的算法具有更高的优越性。(本文来源于《测控技术》期刊2018年11期）
龚芝,陈志伟,马凌[6]（2018）在《不完备信息系统中一种新的不确定性度量方法》一文中研究指出不确定性度量是智能计算等领域中一个重要的研究问题。在不完备信息系统中,为了融合众多不确定性度量方法的优点,引入近似粗糙度度量方法,由于该度量方法存在一定的缺陷,接着在近似粗糙度中融合知识粒度度量,提出一种新的不确定性度量方法,同时在所提出度量方法的基础上加入了一个平滑因子,以提高该度量方法在不确定性度量时的适用性。实验结果表明所提出的方法具有更好的不确定性度量效果。(本文来源于《测控技术》期刊2018年11期）
魏大宽,汤路金[7]（2018）在《不完备多模糊目标信息系统RS模型》一文中研究指出信息系统中粗计算是智能计算的重要组成部分,多模糊目标的不完备信息系统即不完备多模糊目标信息系统是复杂信息系统,对其粗糙集模型研究、规则提取、知识约简具有重要的应用价值。文章以容差关系为手段,对此复杂信息系统的粗糙集拓展模型、性质及其相应的粗计算进行了探讨。考虑到文章的篇幅有限,其知识约简等内容在后续的文章中介绍。(本文来源于《湖南科技学院学报》期刊2018年10期）
周頔[8]（2018）在《基于人工智能技术的不完备信息系统智能诊断方法研究》一文中研究指出为了提高不完备信息系统故障诊断的正确性与效率,提出一种基于粗糙集理论、蚁群优化算法和RBF神经网络相结合的故障智能诊断方法;该方法首先利用"条件组合补齐算法"对不完备的数据进行完备化处理,再利用粗糙集对条件属性进行知识约简,得到具有最大完备度的最小规则集,接着用蚁群算法优化RBF神经网络的权值,并将最小规则集用于训练RBF神经网络模型,获得故障智能诊断模型;通过实际工程数据验证故障智能诊断模型的有效性,结果表明提出的方法能有效实现系统故障的诊断。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年09期）
刘颖超,胡小锋,刘梦湘[9]（2019）在《多工序下刀具磨损的不完备信息系统数据挖掘》一文中研究指出针对实际生产中多道工序对精刀磨损存在影响,工序间的影响因素相互关联耦合,且不可避免地发生数据缺失的问题,提出一种基于动态层次聚类和相似关系的不完备信息系统数据挖掘方法。通过工序间的关联性将多工序关联耦合因素进行分解,得到相互独立的影响因素。利用层次聚类法将连续属性离散化,并采用基于相似关系的不完备信息系统属性约简算法计算各影响因素的重要度。设定决策表的不相容度阈值,并根据决策表的分类质量动态调节离散化结果获得最优约简属性,进而挖掘影响刀具磨损的多工序关键工艺要素。以轮槽铣刀为例进行了实验分析,验证了所提方法的实用性和有效性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年05期）
张莹,王红卫,陈游[10]（2018）在《不完备信息系统辐射源威胁等级判定》一文中研究指出针对不完备信息系统条件下的辐射源威胁等级判定问题,提出了一种基于改进容差关系粗糙集(ITR-RS)的不完备信息系统辐射源威胁等级判定方法。该方法将粗糙集中的不完备信息系统理论引入辐射源威胁等级判定中,并构建一套完备的决策规则提取模型。此外,利用辨识矩阵实现对属性的约简,在降低系统所需处理数据量的同时,提高了算法的实时性;在容差关系粗糙集的基础上,提出一种改进的容差关系,在属性主、客权重相结合的基础上引入阈值来划分加权阈值容差类,得到更为合理、准确的决策规则。仿真试验及分析表明,与经典RS算法相比,所提算法的威胁等级判定正确率提高了23%,可用于信息系统不完备条件下的辐射源威胁等级判定。(本文来源于《电讯技术》期刊2018年04期）
不完备信息系统论文开题报告
（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：
本文基于不完备信息系统,以知识获取为目标,数学研究工具选择粗糙集理论,对不完备信息系统中的各种拓展粗糙集模型进行了研讨,重点是其中的知识约简算法。
（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。
不完备信息系统论文参考文献
[1].刘瑶瑶.基于局部粗糙集研究不完备信息系统的理论[J].智能计算机与应用.2019
[2].袁鸿燕.基于粗糙集理论的不完备信息系统中知识约简的研究[J].电脑知识与技术.2019
[3].侯成军.基于可调节多粒度粗糙集的不完备信息系统属性约简[D].河北师范大学.2019
[4].杜文胜.不完备信息系统中近似算子研究[J].模糊系统与数学.2018
[5].李成,赵海琳.基于粗糙集的不完备信息系统增量式属性约简[J].测控技术.2018
[6].龚芝,陈志伟,马凌.不完备信息系统中一种新的不确定性度量方法[J].测控技术.2018
[7].魏大宽,汤路金.不完备多模糊目标信息系统RS模型[J].湖南科技学院学报.2018
[8].周頔.基于人工智能技术的不完备信息系统智能诊断方法研究[J].计算机测量与控制.2018
[9].刘颖超,胡小锋,刘梦湘.多工序下刀具磨损的不完备信息系统数据挖掘[J].计算机集成制造系统.2019
[10].张莹,王红卫,陈游.不完备信息系统辐射源威胁等级判定[J].电讯技术.2018
论文知识图
