导读:本文包含了遗忘回忆机制论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数据流挖掘,概念漂移,回忆与遗忘,Ebbinghaus遗忘曲线
遗忘回忆机制论文文献综述
赵强利,蒋艳凰,卢宇彤[1]（2015）在《具有回忆和遗忘机制的数据流挖掘模型与算法》一文中研究指出集成式数据流挖掘是对存在概念漂移的数据流进行学习的重要方法.针对传统集成式数据流挖掘存在的缺陷,将人类的回忆和遗忘机制引入到数据流挖掘中,提出基于记忆的数据流挖掘模型MDSM(memorizing based data stream mining).该模型将基分类器看作是系统获得的知识,通过"回忆与遗忘"机制,不仅使历史上有用的基分类器因记忆强度高而保存在"记忆库"中,提高预测的稳定性,而且从"记忆库"中选取当前分类效果好的基分类器参与集成预测,以提高对概念变化的适应能力.基于MDSM模型,提出了一种集成式数据流挖掘算法MAE(memorizing based adaptive ensemble),该算法利用Ebbinghaus遗忘曲线对系统的遗忘机制进行设计,并利用选择性集成来模拟人类的"回忆"机制.与4种典型的数据流挖掘算法进行比较,结果表明:MAE算法分类精度高,对概念漂移的整体适应能力强,尤其对重复出现的概念漂移以及实际应用中存在的复杂概念漂移具有很好的适应能力.不仅能够快速适应新的概念变化,并且能够有效抵御随机的概念波动对系统性能的影响.(本文来源于《软件学报》期刊2015年10期）
韦利华[2]（2009）在《具有遗忘回忆机制的加权网络上信息传播的研究》一文中研究指出复杂系统以各色各样的形式,广泛存在于大自然界和人类社会。近年来,有关复杂网络的深入研究,促进了复杂系统物理学的发展,使其成为本世纪初复杂性科学的学科前沿。信息传播作为自然界和人类社会中具有集群特征的一种普遍现象,更是成为复杂网络最重要的研究方向之一。关于信息传播的网络拓扑结构和动力学机制的研究,是国际学术界广为关注的研究课题。本文拟在加权网络的基础上,研究遗忘回忆机制(FRM)对信息在该网络中传播的影响。本文的主要研究工作如下:1.文章从综述了复杂网络研究的基本情况开始,跟着回顾了复杂网络研究的发展简史,接着讨论了常用到的基本概念和几种经典的网络模型及其性质,着重介绍了流行病传播模型,并对其防疫策略进行比较分析。作为本工作的基础,详细叙述了信息传播网络中的二态、叁态及四态模型。2.定义加权网络中的信息传播概率与节点之间的边权相关,有信息的节点把信息向与它的连接权重高的邻居传播的概率明显要比向权重低的邻居传播的概率要大得多。在这个规则下,研究了不同的信息传播概率参数(α)下,网络信息传播广度(有信息的节点所占的百分比)与时间的演化关系,通过计算机模拟,我们发现:α值越小,信息传播广度越容易达到稳定值,而且达到稳定的值也会越大;另外,传播范围与节点之间的权重值有关,权重分布越均匀,信息传播达到的范围越广;有信息的节点总是优先向点权(其边权之和)大的节点进行传播。3.在一定的传播概率参数(α)下,加入FRM机制,该机制考虑节点自身对传播过程的影响,有信息的节点会对信息产生遗忘,遗忘信息的节点又会回忆信息。通过模拟发现,在该机制下,信息在网络中的传播速度明显要比没有该机制时慢得多;信息源的点权大小对信息传播广度与时间的演化关系没有影响;在传播概率参数(α)和遗忘概率参数(β)一定的条件下,回忆概率参数(γ)为0.5时,信息传播广度会达到最大值。本文对通过计算机对复杂网络中的信息传播过程进行了模拟研究,这对我们研究现实生活中的信息传播行为具有一定的学术价值和理论意义。(本文来源于《华中师范大学》期刊2009-05-01）
辜姣[3]（2008）在《具有遗忘回忆机制的传播网络的动力学研究》一文中研究指出复杂性科学是一门新兴科学,致力于研究非线性、非均衡和多体问题,它的出现极大的发展了非线性科学。传播网络是一种常见的复杂网络,也是一种被广泛研究的网络,是复杂性科学最重要的研究方向之一。本文介绍了复杂系统的基本概念,基本性质和基本类型,传播系统的经典网络,基本特征,以及常用的物理方法,并用全新的观点来考察传播网络。本文的工作是在传统的复杂网络上构建一个具有新的机制的传播网络——具有遗忘回忆机制(FRM),并详细分析了这种机制对传播过程的影响。本文的工作主要分为两个部分。第一部分:我们得出传播网络中的传播对象只能是物体和信息两类,对于后者,可以用节点的态对传播网络进行分类,传播网络中的节点只能处于有信息并可以传播信息的态、有信息不可以传播信息的态,无信息可以接收信息的态和无信息不可以接收信息的态中的一个态上。在此基础上,本文给出了传播网络的一般性的数学表达式。第二部分:在传统的传播网络的基础上,提出了遗忘和回忆机制(FRM)。这种机制用随时间变化的概率函数来代替传统传播模型中常数传播概率,考虑节点自身对传播过程的影响。实验表明,演化随时间变化而达到均衡,并且出项拐点,通过分析拐点前后系统中有信息节点个数的变化,以及对系统中集团性质的分析,可以证实拐点为相变点。(本文来源于《华中师范大学》期刊2008-04-01）
遗忘回忆机制论文开题报告
（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：
复杂系统以各色各样的形式,广泛存在于大自然界和人类社会。近年来,有关复杂网络的深入研究,促进了复杂系统物理学的发展,使其成为本世纪初复杂性科学的学科前沿。信息传播作为自然界和人类社会中具有集群特征的一种普遍现象,更是成为复杂网络最重要的研究方向之一。关于信息传播的网络拓扑结构和动力学机制的研究,是国际学术界广为关注的研究课题。本文拟在加权网络的基础上,研究遗忘回忆机制(FRM)对信息在该网络中传播的影响。本文的主要研究工作如下:1.文章从综述了复杂网络研究的基本情况开始,跟着回顾了复杂网络研究的发展简史,接着讨论了常用到的基本概念和几种经典的网络模型及其性质,着重介绍了流行病传播模型,并对其防疫策略进行比较分析。作为本工作的基础,详细叙述了信息传播网络中的二态、叁态及四态模型。2.定义加权网络中的信息传播概率与节点之间的边权相关,有信息的节点把信息向与它的连接权重高的邻居传播的概率明显要比向权重低的邻居传播的概率要大得多。在这个规则下,研究了不同的信息传播概率参数(α)下,网络信息传播广度(有信息的节点所占的百分比)与时间的演化关系,通过计算机模拟,我们发现:α值越小,信息传播广度越容易达到稳定值,而且达到稳定的值也会越大;另外,传播范围与节点之间的权重值有关,权重分布越均匀,信息传播达到的范围越广;有信息的节点总是优先向点权(其边权之和)大的节点进行传播。3.在一定的传播概率参数(α)下,加入FRM机制,该机制考虑节点自身对传播过程的影响,有信息的节点会对信息产生遗忘,遗忘信息的节点又会回忆信息。通过模拟发现,在该机制下,信息在网络中的传播速度明显要比没有该机制时慢得多;信息源的点权大小对信息传播广度与时间的演化关系没有影响;在传播概率参数(α)和遗忘概率参数(β)一定的条件下,回忆概率参数(γ)为0.5时,信息传播广度会达到最大值。本文对通过计算机对复杂网络中的信息传播过程进行了模拟研究,这对我们研究现实生活中的信息传播行为具有一定的学术价值和理论意义。
（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。
遗忘回忆机制论文参考文献
[1].赵强利,蒋艳凰,卢宇彤.具有回忆和遗忘机制的数据流挖掘模型与算法[J].软件学报.2015
[2].韦利华.具有遗忘回忆机制的加权网络上信息传播的研究[D].华中师范大学.2009
[3].辜姣.具有遗忘回忆机制的传播网络的动力学研究[D].华中师范大学.2008
标签：数据流挖掘; 概念漂移; 回忆与遗忘; Ebbinghaus遗忘曲线;