导读:本文包含了变精度模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:粗糙集,变精度粗糙集,覆盖粗糙模糊集
变精度模型论文文献综述
巩增泰,王龙五[1]（2019）在《覆盖变精度粗糙模糊集模型》一文中研究指出在研究覆盖粗糙集模型的基础上,凭借所提出的对象最小描述邻域对于一个特定模糊集的相对错误分类率,考虑对象最小描述的近邻域、邻域、规则置信度和元素隶属度4种覆盖,定义并建立了4种类型的覆盖变精度粗糙模糊集模型,讨论了其性质和相互关系,推广和统一了已有的结果,并给出了算例.(本文来源于《兰州大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
祁小丁,邵亚斌[2]（2019）在《变精度动态S-粗集模型及应用》一文中研究指出通过分析变精度概率粗集模型与概率S-粗集模型的不足,给出了一般关系下的变精度S-粗集模型,并将变精度与概率S-粗集相结合,得到了变精度概率S-粗集模型。运用该模型处理相关动态问题会明显降低决策失误的风险。(本文来源于《模糊系统与数学》期刊2019年01期）
杜涛,陈闽慷,李凰立,苏虹[3]（2018）在《变精度模型(VCM)的自适应预处理方法研究》一文中研究指出在气动优化设计和气动数据库建立中,为了在不降低数据精度的同时提高效率降低成本,提出了变精度模型(VCM)。本文的研究发现,经典的变精度模型(VCM)方法在原始数据绝对值较小的情况下,微小的误差会被放大,损害变精度模型的质量。严重情况下甚至出现振荡,导致变精度模型气动数据失真。为此,提出了一种VCM方法的自适应预处理技术,通过自适应算法估算出合适的预处理参数平移气动数据,避开过零区域,解决了变精度模型的上述问题。在一个典型高超声速飞行器的六自由度气动特性数据库建立中应用校验该方法。新方法将风洞试验数据、CFD数据和工程计算数据融合在一起,得到了一致精度的完整气动特性数据库。(本文来源于《空气动力学学报》期刊2018年02期）
解道锦,万仁霞,王玮琪[4]（2018）在《变精度概率相容粗糙集模型》一文中研究指出在变精度概率粗糙集模型和相容粗糙集模型的基础上,探索粗糙集模型的扩展问题,提出了变精度概率相容粗糙集模型,并探讨了新模型上下近似算子的基本性质、数字特征以及与其他粗糙集模型之间的关系.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2018年05期）
范年柏,张宁,孙涛[5]（2018）在《变精度粗糙集推广模型及其性质研究》一文中研究指出数据挖掘的主要目标之一是进行有效分类,粗糙集的上下近似空间正是为了对信息系统进行分类。变精度粗糙集作为经典粗糙集的推广模型,目前研究仅局限于有限集。针对变精度粗糙集模型无法处理无限集合的问题,在变精度粗糙集和测度的理论基础上,提出了基于Lebesgue测度的变精度粗糙集模型。引入Lebesgue测度的概念,构造了一种基于Lebesgue测度的变精度粗糙集模型,将变精度粗糙集理论推广到无限集,定义了该模型的上、下近似空间,并证明了其相关性质。通过理论研究表明,该模型能有效处理无限集合问题,对变精度粗糙集的理论研究形成突破,也将极大地扩充其应用范围。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年05期）
李艳,靳永飞,马红艳[6]（2016）在《扩展优势关系下的变精度粗糙集模型》一文中研究指出基于优势关系的变精度粗糙集模型将传统粗糙集中的等价关系扩展为优势关系,并结合变精度的思想来定义相关概念,从而可以处理具有偏好关系的信息并具有一定的容错能力。然而,传统优势关系的定义仍然过于严格,只有当一个对象x的每个属性值都优于另一个对象y时,该对象x才优于y。当属性个数较多时,这种优势关系的定义会导致对象的优势集偏小,影响到规则的提取和决策结果。为了解决这一问题,通过引入参数的方法扩展了传统优势关系的定义,并在此基础上进一步给出了扩展后的优势集和近似集的概念,建立了扩展优势关系下的变精度粗糙集模型,采用覆盖率和测试精度作为模型的评估指标。最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验将所提模型与传统优势关系下的变精度粗糙集模型进行比较。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年09期）
徐怡,李策[7]（2016）在《基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型》一文中研究指出传统变精度多粒度粗糙集模型是基于单一变精度阈值的,而多粒度粗糙集模型是从多角度和多层次处理数据,数据往往是多源的或者是分布式的,其噪音数据的含量也各不相同。因此,不同知识粒度层次所应具有的变精度阈值也不相同,这使得现有的模型难以适应多粒度环境。为克服上述缺点,提出了基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型,该模型使得不同知识粒度层次的变精度阈值可独立调整,更符合多粒度粗糙集模型的数据特征。该模型更好地结合了多粒度粗糙集模型和变精度粗糙集模型,可从多角度分析解决问题又兼具更灵活的容错能力。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2016年08期）
黄卫华[8]（2016）在《基于相容关系的变精度多粒度粗糙集模型》一文中研究指出在含有缺失数据的不完备信息系统中,将变精度粗糙集模型和多粒度粗糙集模型融合,得到基于相容关系的变精度多粒度粗糙集模型,该模型是不完备系统中变精度粗糙集模型和多粒度粗糙集模型的泛化.变精度多粒度粗糙集比经典多粒度粗糙集具有更高的近似精度.(本文来源于《晋中学院学报》期刊2016年03期）
赵静,蒋芸,李志磊,胡学伟[9]（2016）在《变精度复合粗糙集模型及其应用》一文中研究指出针对复合信息系统中的噪声数据以及复合粗糙集近似边界要求严格等问题,对复合粗糙集模型进行了扩展,提出变精度复合粗糙集模型。在该模型中,通过设置阈值参数β(0.5<β≤1),定义了基于矩阵方法的变精度复合粗糙集的β-上近似、β-下近似、β-正区域、β-负区域、β-边界区域、β-精确度和β-粗糙度等概念;同时,对变精度复合粗糙集的相关性质进行了研究。最后,通过实例说明了该模型在信息处理中的应用,进一步说明该模型具有一定的容错性,抗干扰能力增强,应用范围扩大。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2016年11期）
彭霜霜,王洪春[10]（2016）在《序信息系统下基于变精度与程度近似算子的组合粗糙集模型》一文中研究指出基于不可分辨关系的变精度粗糙集和程度粗糙集都是对经典粗糙集的拓展,分别反映了信息的相对量化和绝对量化.为了融合2种模型的优点同时为使其更具实际意义,本文在序信息系统中通过对2对上下近似算子的重新组合,构造了2个新的粗糙集模型,并仿照研究经典粗糙集理论的方法深入地研究了其数学性质.最后通过学生成绩这一案例求解分析对本文作进一步说明,本文为序信息系统的知识发现提供了进一步的理论基础.(本文来源于《西南师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
变精度模型论文开题报告
（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：
通过分析变精度概率粗集模型与概率S-粗集模型的不足,给出了一般关系下的变精度S-粗集模型,并将变精度与概率S-粗集相结合,得到了变精度概率S-粗集模型。运用该模型处理相关动态问题会明显降低决策失误的风险。
（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。
变精度模型论文参考文献
[1].巩增泰,王龙五.覆盖变精度粗糙模糊集模型[J].兰州大学学报(自然科学版).2019
[2].祁小丁,邵亚斌.变精度动态S-粗集模型及应用[J].模糊系统与数学.2019
[3].杜涛,陈闽慷,李凰立,苏虹.变精度模型(VCM)的自适应预处理方法研究[J].空气动力学学报.2018
[4].解道锦,万仁霞,王玮琪.变精度概率相容粗糙集模型[J].数学的实践与认识.2018
[5].范年柏,张宁,孙涛.变精度粗糙集推广模型及其性质研究[J].计算机应用研究.2018
[6].李艳,靳永飞,马红艳.扩展优势关系下的变精度粗糙集模型[J].计算机科学.2016
[7].徐怡,李策.基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型[J].计算机工程与科学.2016
[8].黄卫华.基于相容关系的变精度多粒度粗糙集模型[J].晋中学院学报.2016
[9].赵静,蒋芸,李志磊,胡学伟.变精度复合粗糙集模型及其应用[J].计算机应用研究.2016
[10].彭霜霜,王洪春.序信息系统下基于变精度与程度近似算子的组合粗糙集模型[J].西南师范大学学报(自然科学版).2016