导读:本文包含了完备关系数据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,不完备偏序关系决策系统,条件先验概率优势关系,不确定性度量
完备关系数据论文文献综述
何丹峰[1]（2017）在《不完备系统中先验概率优势关系粗集模型及其数据挖掘方法研究》一文中研究指出粗糙集理论的出发点是根据现有的知识对未知信息进行划分,然后确定每一个划分类对某一概念的支持程度,并用正域、负域和边界域这叁个近似集合来表示,之后,通过属性约简和属性值约简算法获取决策规则。本文首先提出一种基于条件先验概率优势关系的粗糙集模型,此模型是建立在对不完备偏序关系决策系统属性值数据统计基础上的,既考虑到同一属性取值的不同情况又考虑到不同属性之间的关联性,使得各种先验信息能够充分利用,因此有效地提高了分类精度和分类质量。其次,由于基于知识粒度的不确定性度量方法不能精确、系统地反映系统的不确定性,为此本文提出一种新的基于边界域和知识粒度的改进粗糙熵。改进粗糙熵不仅考虑到因划分不精确所产生的不确定性,而且顾及到了由边界域的变化所带来的不确定性,从而使不确定性度量值的计算更加精确,为条件先验概率优势关系模型中不确定性度量问题的研究开拓了新的思路。最后,本文介绍了约简、分布约简和分配约简,并详细分析了叁者之间的关系和它们的性质。同时,提出了基于改进粗糙熵的启发式约简算法和基于目标分配矩阵的分配约简算法。理论分析表明,后者因在求取约简过程过于繁琐而降低了搜索效率,而前者在约简过程中,直接删除系统中不必要的属性,因此节省了搜索时间,提高了搜索效率。(本文来源于《中国民航大学》期刊2017-05-17）
阎桂林,徐廷学,袁有宏[2]（2015）在《基于双概率相似关系的不完备决策系统数据补齐算法》一文中研究指出针对某型导弹故障测试数据的部分缺失问题,提出一种基于双概率相似关系的不完备决策系统数据补齐算法。在ROUSTIDA算法的基础上,根据决策属性值将不完备决策系统划分为各个决策子系统,考虑不同决策子系统中相似对象对决策规则的影响,选择同一决策子系统内最相似的对象来填补条件属性缺失值,并通过实例进行验证分析。结果表明:该算法在一定程度上能降低计算的复杂性、提高填补率,并能有效解决ROUSTIDA算法可能存在的决策规则冲突问题。(本文来源于《兵工自动化》期刊2015年11期）
丁春荣,李龙澍[3]（2013）在《基于相似关系向量的不完备数据补齐算法》一文中研究指出针对不完备信息表预处理问题中的数据填补问题进行研究,依据决策规则独立原则,提出了一种基于相似关系向量的不完备信息系统数据补齐算法,有效地解决了原有ROUSTIDA算法可能存在的决策规则矛盾问题。实例证明改进算法的填补正确率比ROUSTIDA算法要高,具有更好的实用价值。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2013年02期）
李龙澍,纪霞,汤伟[4]（2009）在《基于新型协调量化容差关系的不完备数据填补方法》一文中研究指出提出一种基于新型协调量化容差关系的不完备数据补齐算法。首先求出属性值不完备对象的容差类,结合属性的重要度,将容差类里面的对象容差关系量化,再根据决策规则独立原则,在尽可能保持系统协调性的前提下对缺失属性值进行补齐。大量实验证明了本算法的有效性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2009年06期）
李小琳,周志华[5]（2008）在《一种从不完备关系数据中学习PRM的方法》一文中研究指出现有的关系学习研究都是基于完备数据进行的,而现实问题中,数据通常是不完备的.提出一种从不完备关系数据中学习概率关系模型(probabilistic relational models,简称PRMs)的方法——MLTEC(maximum likelihood tree and evolutionary computing method).首先,随机填充不完备关系数据得到完备关系数据.然后从每个随机填充后的数据样本中分别生成最大似然树并作为初始PRM网络,再利用进化过程中最好的网络结构反复修正不完备数据集,最后得到概率关系模型.实验结果显示,MLTEC方法能够从不完备关系数据中学习到较好的概率关系模型.(本文来源于《软件学报》期刊2008年01期）
朱小飞,卓丽霞[6]（2005）在《一种基于量化容差关系的不完备数据分析方法》一文中研究指出在分析几种现有的针对不完备信息系统的数据补齐方法的基础上,提出了一种基于量化容差关系的不完备数据分析方法(VTRIDA),并通过实例说明该方法比ROUSTIDA及其改进算法具有更好的数据补齐能力.(本文来源于《重庆工学院学报》期刊2005年05期）
蒋天发[7]（1995）在《关系数据库中的空值与数据依赖规则的完备性》一文中研究指出讨论了关系数据库中的空值与数据依赖规则的完备性问题，给出了两个定理．(本文来源于《华中师范大学学报(自然科学版)》期刊1995年03期）
完备关系数据论文开题报告
（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：
针对某型导弹故障测试数据的部分缺失问题,提出一种基于双概率相似关系的不完备决策系统数据补齐算法。在ROUSTIDA算法的基础上,根据决策属性值将不完备决策系统划分为各个决策子系统,考虑不同决策子系统中相似对象对决策规则的影响,选择同一决策子系统内最相似的对象来填补条件属性缺失值,并通过实例进行验证分析。结果表明:该算法在一定程度上能降低计算的复杂性、提高填补率,并能有效解决ROUSTIDA算法可能存在的决策规则冲突问题。
（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。
完备关系数据论文参考文献
[1].何丹峰.不完备系统中先验概率优势关系粗集模型及其数据挖掘方法研究[D].中国民航大学.2017
[2].阎桂林,徐廷学,袁有宏.基于双概率相似关系的不完备决策系统数据补齐算法[J].兵工自动化.2015
[3].丁春荣,李龙澍.基于相似关系向量的不完备数据补齐算法[J].计算机应用研究.2013
[4].李龙澍,纪霞,汤伟.基于新型协调量化容差关系的不完备数据填补方法[J].计算机应用与软件.2009
[5].李小琳,周志华.一种从不完备关系数据中学习PRM的方法[J].软件学报.2008
[6].朱小飞,卓丽霞.一种基于量化容差关系的不完备数据分析方法[J].重庆工学院学报.2005
[7].蒋天发.关系数据库中的空值与数据依赖规则的完备性[J].华中师范大学学报(自然科学版).1995
标签：粗糙集; 不完备偏序关系决策系统; 条件先验概率优势关系; 不确定性度量;