导读:本文包含了等价规则论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:知识系统,决策规则,动态更新,等价矩阵计算
等价规则论文文献综述
谭天乐[1]（2019）在《知识系统决策规则的动态更新策略及等价矩阵计算》一文中研究指出专家系统是航天领域中人工智能技术应用的重要形式。学习能力是人工智能、机器学习的本质特征之一。用属性及其取值表述对象的知识系统通常需要从大量样本中获取知识并以决策规则的形式加以表达。当样本集合发生变化时,则需对决策规则集进行动态更新。本文分析了增加和移除学习样本两种情况下调整决策规则的方法,提出了知识系统决策规则动态更新的策略和等价矩阵计算方法,通过算例进行了仿真和验证。结果表明:决策规则的动态更新方法和等价矩阵计算可以解决知识系统的动态学习问题,相较决策规则的全局获取运算,减少了计算量。(本文来源于《上海航天》期刊2019年05期）
林志超[2]（2019）在《郭锐《现代汉语词类研究》等价功能判定规则探微》一文中研究指出郭锐《现代汉语词类研究》提出了六条判定语法功能间等价关系的规则,由于书中仅对规则进行了描述,缺乏对其具体解释,让很多读者难以理解这六条规则。文章借助具体实例对六条规则进行推演、阐释,来理解其内涵。(本文来源于《北方文学》期刊2019年06期）
田攀博[3]（2018）在《基于等价类变换的快速关联规则挖掘方法研究》一文中研究指出关联规则可以发现事务之间的相关关系,而且因具有实现简单、可解释性强等优点在很多领域中都有应用。然而数据量的不断变大使得传统算法往往不能及时地获取规则。因此,很多学者都致力于研究如何提高算法的运行效率。本课题的主要研究工作是基于等价类变换(Equicalence CLAss Transformation,Eclat)算法进行的,Eclat算法充分利用了垂直数据库的优势,将统计项集支持度的过程转化为求取两个集合交集的过程。而Eclat算法在执行时需要通过频繁地计算交集获取项集的支持度,因此当集合交集计算效率较低时,频繁地计算交集将严重影响Eclat算法的执行速度。Eclat算法在运行过程中因存在大量非频繁候选项集而导致很多无效计算,为了解决该问题,本课题从剪枝策略的角度提出了Eclat_LSH和Eclat_LSHCF算法,从挖掘近似结果的角度提出了Sim-Eclat算法,具体如下:Eclat_LSH算法从减少需要比较元素的角度出发:(1)利用局部敏感哈希的思想,将计算两个大集合交集的过程,转化为求取若干小集合交集再累加的过程,减少了每个元素需要比较的次数;(2)Eclat_LSH算法在计算项集支持度的过程中,充分发挥了最小支持度的作用,对项集支持度上界进行评估,当评估到项集的支持度不可能满足筛选条件时,则立即停止计算。实验结果表明,利用Eclat_LSH算法进行频繁项集挖掘,能够减少计算量,加快算法的运行速度。Eclat_LSHCF算法从减少计算交集次数的角度出发:该算法利用了Takuma提出的数据结构Cardinality Filter(CF),CF可以快速地计算出两个集合交集的上界,因此可以将CF与Eclat_LSH算法结合,在计算项集支持度之前,先利用CF计算项集支持度的上界,然后利用该上界对非频繁项集快速剪枝。实验结果表明,该方法在一定情况下能够减少不必要的交集计算,加快算法的运行速度。Sim-Eclat算法采用近似计算支持度大小的方法加快挖掘速度,其思想是:采用MinHash技术快速估算项集的支持度大小,以达到加快算法运行速度的目的;另外考虑到估算支持度会存在误差的情况,提出了易混边界Boundary的概念,对于那些支持度的估计值在最小支持度阈值附近的项集,用真实的集合重新计算其支持度大小,这样做可以提高算法的挖掘精度。本课题还从理论上分析了Sim-Eclat算法是误差可控的。Sim-Eclat算法还将计算集合交集大小的过程,转换为用布尔数组来实现。实验结果表明Sim-Eclat算法有效地缓解了Eclat在计算项集的支持度时效率低下的问题,大大加快了算法的运行速度。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-12-01）
易顺明[4]（2016）在《关联规则挖掘中的规则等价与精简》一文中研究指出作为推荐系统的一种模式,购物篮分析不同于基于用户的和基于项目的协同过滤推荐,而是根据商品在购物篮中的组合进行聚类分析,使用关联规则挖掘算法得到关联规则集并用于推荐商品。利用提升度公式可推导出两种关联规则的等价关系,对Apriori算法得到的关联规则集作冗余精简处理,实验表明精简率可达到60%以上。(本文来源于《沙洲职业工学院学报》期刊2016年02期）
刘晓蔚[5]（2015）在《基于等价类规则树的高效关联规则挖掘算法》一文中研究指出传统的类关联规则挖掘方法在挖掘完整的规则数据集时往往需要消耗很长的时间。为了解决这个问题,提出一种高效的基于等价类规则树的类关联规则挖掘算法。首先,通过分析等价类规则树挖掘类关联规则算法存在的耗时问题,设计一个树结构存储数据集的频繁项集;接着,基于这棵树推导出一些修正树上节点和减少节点信息计算量的定理;最后,利用这些定理得到一个有效的适用于挖掘类关联规则的算法。实验结果表明,与其他较为先进的基于等价类规则树的关联规则挖掘算法相比,所提算法更加高效。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2015年01期）
陈融[6]（2013）在《合同自由与等价交换的博弈——英美“约因无须等价”规则研究》一文中研究指出"约因"是传统英美合同法的核心要件,而"约因必须充足但无须等价"则是法官认定"约因"是否存在进而决定允诺是否有强制力的指导性规则。该规则衍生于英格兰中世纪的合同诉讼,于18世纪后期确立为近现代英美合同法的重要内容。"名义约因"与"虚假约因陈述"是约因无须等价的两种特殊情形。约因无须等价规则的起源与发展生动地诠释了普通法的传统个性,它蕴涵了合同自由的精神,并发挥着促进交易之功能。将合同关系的本质概括为"协作"是当代学者对约因无须等价规则提出的最新哲学辩护。(本文来源于《北京理工大学学报(社会科学版)》期刊2013年01期）
吴彬[7]（2011）在《极限运算中的局部无穷小等价替换规则》一文中研究指出无穷小的等价替换是简化极限计算的有效途径之一,一般只适用于无穷小之比的计算。文章通过对无穷小和式中某一项无穷小进行等价替换后所得的新和式与原和式的比较分析,得出新和式与原和式能等价的充分必要条件;在此基础上进一步得到结论:只要和式中两项无穷小不是比值为-1的同阶无穷小,新和式与原和式必等价。这为无穷小之比极限计算中能否对分子或分母的和式中的单项无穷小实施等价替换来简化运算提供了一个判断依据。(本文来源于《南通职业大学学报》期刊2011年04期）
李艳,孙娜欣,赵津,王华超[8]（2011）在《基于优势-等价关系的几种约简及规则抽取方法》一文中研究指出考虑了条件属性引入优势关系而决策属性上引入等价关系的不协调目标信息系统。分析了这种基于优势-等价关系的相容约简、最大分布约简及正域约简叁者之间的关系。此外,结合劣势关系抽取规则以提高规则的覆盖率,改进了基于优势关系的正域约简抽取规则(PDRIS)的方法。最后给出算例,并在UCI数据集上进行了大量的试验,以与PDRIS进行比较。(本文来源于《计算机科学》期刊2011年11期）
闫麟,梁吉业,王俊红[9]（2011）在《一种基于等价描述矩阵的规则提取方法》一文中研究指出粗糙集方法是一种有效的处理分类问题的方法,但是它在面对高维数据时,很难依靠属性约简提取出泛化能力较高的规则。这是由于粗糙集约简本身在一定程度上忽略了对象个体对信息系统的影响。为避免此问题,通过描述各个对象与其补集间的差别,提取了各个对象所包含的分类信息。在此基础上,设计了一种新的基于粗糙集的规则提取算法。通过实验分析,验证了本算法比传统算法具有更好的泛化能力。(本文来源于《广西师范大学学报(自然科学版)》期刊2011年03期）
王鸿铭[10]（2008）在《基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法的设计及应用》一文中研究指出关联规则是最常见的知识表示方法之一,关联规则挖掘技术应用于档案管理信息系统中可以发现档案利用者使用档案的规律,以便提供主动服务,保护档案实体安全;发现师资队伍的学缘结构、年龄结构、职称结构是否合理及人才流动原因等,为领导部门制定相关管理政策提供辅助支持,从而极大地提升我国档案信息化管理工作的层次和效率。但目前存在的关联规则算法,或需多次扫描数据库,或产生的候选项集数量巨大,或没有考虑事务间的相关性,而这些相关性在档案数据库中是普遍存在的,因此,这些算法应用于档案数据挖掘效率较低。如何改进现有的关联规则算法,从而可以在档案管理信息系统中推广应用成为目前研究的一个热点问题。为此,本文提出了基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法(Association Mining Matrix Algorithm Based on Equivalence Class,以下简称EC-AMMA算法),该算法用数据矩阵存储事务集,只需扫描数据库一次,采用等价类划分来约简事务集,并且运算过程中不产生候选项集。由于最大频繁项集隐含了所有的频繁项集,所以EC-AMMA算法通过求取最大频繁项集来挖掘关联规则,算法把扫描数据库得到的数据转换成布尔数据后,用布尔数据矩阵存贮,矩阵的行表示事务,列表示事务中可能出现的项目,算法充分考虑到事务之间的相关性,采用等价划分的思想,对数据矩阵进行等价类划分,然后利用矩阵中各行的等价关系和频繁项集性质对数据矩阵从行和列两个方向进行约简,最后对约简后的数据矩阵自左向右扫描,利用本文提出的项目相似度在不产生候选项集的情况下,直接求取所有的最大频繁项集,进而求得关联规则。实验证明当频繁项集的维数K大于24时效率比Apriori算法有显着的提高,当K大于28时算法的执行效率则比Apriori算法高出5倍以上,且K越大优势越明显。我们把研究成果初步应用于人事档案管理信息系统中,在对教科研人员基本信息及其流动信息挖掘等方面,取得了较理想的效果。本文的主要贡献如下:1)采用等价划分的思想进行事务集约简。2)提出项目相似度的概念,利用项目相似度在不产生候选项集的情况下直接求取最大频繁项集。3)将EC-AMMA算法应用于档案数据挖掘并取得了较理想的效果。(本文来源于《河南大学》期刊2008-05-01）
等价规则论文开题报告
（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：
郭锐《现代汉语词类研究》提出了六条判定语法功能间等价关系的规则,由于书中仅对规则进行了描述,缺乏对其具体解释,让很多读者难以理解这六条规则。文章借助具体实例对六条规则进行推演、阐释,来理解其内涵。
（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。
等价规则论文参考文献
[1].谭天乐.知识系统决策规则的动态更新策略及等价矩阵计算[J].上海航天.2019
[2].林志超.郭锐《现代汉语词类研究》等价功能判定规则探微[J].北方文学.2019
[3].田攀博.基于等价类变换的快速关联规则挖掘方法研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[4].易顺明.关联规则挖掘中的规则等价与精简[J].沙洲职业工学院学报.2016
[5].刘晓蔚.基于等价类规则树的高效关联规则挖掘算法[J].计算机应用与软件.2015
[6].陈融.合同自由与等价交换的博弈——英美“约因无须等价”规则研究[J].北京理工大学学报(社会科学版).2013
[7].吴彬.极限运算中的局部无穷小等价替换规则[J].南通职业大学学报.2011
[8].李艳,孙娜欣,赵津,王华超.基于优势-等价关系的几种约简及规则抽取方法[J].计算机科学.2011
[9].闫麟,梁吉业,王俊红.一种基于等价描述矩阵的规则提取方法[J].广西师范大学学报(自然科学版).2011
[10].王鸿铭.基于等价类的关联规则挖掘矩阵算法的设计及应用[D].河南大学.2008