导读:本文包含了邻域覆盖论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:代表选择,邻域,相似度,覆盖约简
邻域覆盖论文文献综述
王轩,刘福伦,张林,王宏杰,闵帆[1]（2018）在《邻域覆盖分类的两种加权策略》一文中研究指出邻域覆盖粗糙集在机器学习的理论与应用中都起着重要作用。结合覆盖约简和代表选择,已有的研究在符号数据上取得了很好的分类结果;然而,已有方法使用简单投票策略,不能有效解决分类冲突问题。对此提出两种新的加权策略,在分类阶段确定投票的模式。第一种基于Cfs Subset EVal和Best First根据属性重要度加权,第二种基于预测点与代表的Overlap相似度加权。利用加州大学欧文分校(UCI)的10个公开数据集进行实验,并与其他叁种常用分类算法进行对比。实验用F-measure值对算法性能进行评定。实验结果表明,两种新策略均能提升分类精度,其中属性加权策略效果更明显。此外,属性加权策略特别适用于对生命领域数据集进行分类。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年S1期）
林艺东[2]（2016）在《基于邻域的覆盖粗糙集研究》一文中研究指出由于信息科学快速发展,每时每刻都能收集到大量的数据。面对如此大量需要及时分析处理的数据,已有的分析工具、算法面临着越来越严峻的挑战。Pawlak粗糙集理论是处理不确定性和模糊性知识的数学理论,为数据分析提供了一种有效的方法。但经典的Pawlak粗糙集建立在等价关系上,不能有效地处理不完备的离散型数据以外的数据,在动态数据的处理上也存在短板。因此,对Pawlak粗糙集模型进行推广是主要研究工作之一,其中覆盖粗糙集模型是备受关注的推广之一。本文提出了最大描述下的覆盖概率粗糙集,覆盖粗糙集理论及其约简。此外,针对动态覆盖信息系统、动态不完备信息系统,分别讨论了粗糙集计算的矩阵构造问题以及基于矩阵的增量更新方法。具体的创新性研究成果主要体现在以下方面:(1)基于最大描述集的极小邻域,提出了一类覆盖概率粗糙集,并讨论了其重要性质。根据对象与集合之间的不确定隶属关系,进一步探讨了覆盖概率粗糙集的模糊性,丰富了覆盖粗糙集理论。(2)建立了一类基于元素最大描述的覆盖粗糙集,给出了与经典粗糙集理论相对应的覆盖粗糙集的基本性质,并讨论了不同覆盖生成相同覆盖近似算子的充要条件以及一个覆盖的约简。最后,通过构造区分矩阵来给出覆盖信息系统的约简与核心的判断定理,从而给出了求覆盖信息系统约简的一种方法。(3)在覆盖个数动态变化的背景下,针对如何高效、迅速地计算集合的近似算子、正域、负域、边界域等问题,根据特征函数的概念,定义了一个关系矩阵,提出了近似算子、正域、负域、边界域等的矩阵表达式。其次,基于覆盖个数变化,研究和讨论了集合近似集的矩阵增量更新方法。最后,以一般二元关系讨论了所构建矩阵的相关性质以及其与粗糙集不确定性的联系。得到的结果不仅丰富了覆盖粗糙集的动态知识更新理论,而且为动态覆盖信息系统中知识更新提供了一种新的途径。(4)分别针对属性个数变化对象个数不变、对象个数变化属性个数不变探讨了不完备信息系统优势关系下粗糙集计算的矩阵更新方法。(本文来源于《闽南师范大学》期刊2016-06-01）
王蕊,高随祥,石玮亮,戴龙飞[3]（2014）在《最大弧覆盖问题的一种邻域搜索算法》一文中研究指出研究应急救援中心的选址问题,通过合理设置各中心的位置,使相应的专业应急小组及时到达事故点进行应急救援,最大限度地减少事故损失。上述问题可描述为网络的最大弧覆盖问题。针对建立最大弧覆盖的数学模型,提出了一种邻域搜索算法:首先将最大弧覆盖问题近似看作p-median问题,利用顶点替代算法给出初始解,再通过邻域搜索,对初始解进行改进。通过实例仿真表明,邻域搜索算法收敛速度快,求解精度接近最优解。(本文来源于《计算机仿真》期刊2014年10期）
李清银,祝峰[4]（2014）在《基于邻域的覆盖粗糙集的上近似拟阵结构》一文中研究指出通过邻域,构造了一个覆盖粗糙集的上近似拟阵结构。借助拟阵理论中的横贯理论和基公理,建立了这个拟阵。利用补邻域的下近似等价表示了一个与邻域相关的集族。最后从基数的角度研究了这个集族为这个拟阵的全体超平面的一个充要条件。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2014年08期）
王丽娟,吴陈,杨习贝,杨静宇[5]（2013）在《邻域系统粗糙集和覆盖粗糙集》一文中研究指出邻域系统粗糙集和覆盖粗糙集是经典粗糙集的两种重要扩展。通过分别比较各模型中下(上)近似集之间的包含关系和近似精度之间的大小关系,深入探讨邻域系统粗糙集和6种覆盖粗糙集模型之间的关系,得出了邻域系统粗糙集和6种覆盖粗糙集模型的下(或上)近似集之间的关系是明确的,其要么是可以比较的,要么是不可以比较的,证明了可比较的具有包含甚至等价关系,不可比较的通过反例进行了佐证。对不同扩展粗糙集的对比研究加深了对这些模型的理解,同时也为宏观上学习和认识粗糙集提供了帮助。(本文来源于《计算机科学》期刊2013年01期）
王璐,李巧艳,王小改[6]（2012）在《邻域关系下的覆盖粗糙集及其模糊性度量》一文中研究指出对邻域关系下的覆盖粗糙集的矩阵描述及模糊性度量进行分析和研究。首先,给出了一种新的邻域关系的覆盖粗糙集上、下近似的定义。其次,在邻域关系下的覆盖近似空间引入了一类新的模糊集,得覆盖近似空间的模糊性度量,最后通过实例给出直观解释。(本文来源于《价值工程》期刊2012年30期）
朱鹏飞,胡清华,于达仁[7]（2012）在《基于随机化属性选择和邻域覆盖约简的集成学习》一文中研究指出提高分类模型的分类精度和可靠性是分类建模追求的目标.针对目前规则学习方法应用于分类时稳定性差以及分类精度低的问题,本文通过随机化邻域属性约简,搜索一组分类精度较高的属性子集,在不同的属性子集上采用邻域覆盖约简方法学习分类规则,得到多个规则集.最后通过简单投票融合不同规则集上的分类结果获得对象的类别.实验表明,基于随机化邻域约简的集成学习方法分类性能优于或与其它相关的分类器相当,并且在噪声扰动下具有更强的鲁棒性.(本文来源于《电子学报》期刊2012年02期）
张灵均,徐久成,李双群,李晓艳[8]（2012）在《相斥邻域的覆盖粗糙集实值属性约简》一文中研究指出粗糙集理论是一种有效的属性约简方法,但不能直接处理实值数据。针对此问题,本文首先介绍了邻域和覆盖的概念,在此基础上构造了覆盖自约简和覆盖间约简(属性约简)算法;然后通过讨论邻域内各样本之间关系,提出了相斥元的定义,相斥元的存在可能导致决策正域计算错误,从而得到不符合数据表实际情况的属性依赖性,因此给出了分解相斥元的方法;最后在四个实值的基因表达数据库上进行了实验,结果表明该属性约简算法是有效的,并相对于现有其他算法具有较高的分类精度。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2012年01期）
周圣毅,杨显中[9]（2009）在《基于邻域的隶属度覆盖粗糙集模型》一文中研究指出通过覆盖粗隶属函数,将粗糙集理论与模糊集理论联系起来,建立一种粗糙集理论与模糊集理论间的关系.把覆盖粗隶属函数视为论域上的一个特殊模糊集,用它的α-截集和β-强截集的概念,将覆盖粗糙集模型进行推广,提出基于邻域的隶属度的覆盖粗糙集模型,并讨论了其性质.(本文来源于《四川师范大学学报(自然科学版)》期刊2009年04期）
司建辉[10]（2009）在《基于邻域覆盖的脱机手写体汉字切分》一文中研究指出通过对大量脱机手写体汉字样张的统计和分析,采用先粗切分再精细切分的思路,对脱机手写体汉字样张图像进行切分。在对图像进行预处理后,利用水平投影进行行切分,对于文本行书写歪斜的图像采用分段投影的方法处理,从而得到一系列的文字行的字符图像；然后对其进行单个字符图像的切分,首先利用垂直投影,得到一些若干字符图像的结合体(简称为字段),然后通过统计得到字段高度的均值,以此估计正常单个汉字的宽度,判别字段的属性,完成粗切分,再分别采用不同的切分策略对不同属性的字段进行精细切分,采用基于邻域覆盖的切分算法对属性为粘连的字段进行再切分,合并属性为部件的字段,完成精细切分。实验表明,该方法可以达到较好的切分效果。(本文来源于《河北大学》期刊2009-06-01）
邻域覆盖论文开题报告
（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：
由于信息科学快速发展,每时每刻都能收集到大量的数据。面对如此大量需要及时分析处理的数据,已有的分析工具、算法面临着越来越严峻的挑战。Pawlak粗糙集理论是处理不确定性和模糊性知识的数学理论,为数据分析提供了一种有效的方法。但经典的Pawlak粗糙集建立在等价关系上,不能有效地处理不完备的离散型数据以外的数据,在动态数据的处理上也存在短板。因此,对Pawlak粗糙集模型进行推广是主要研究工作之一,其中覆盖粗糙集模型是备受关注的推广之一。本文提出了最大描述下的覆盖概率粗糙集,覆盖粗糙集理论及其约简。此外,针对动态覆盖信息系统、动态不完备信息系统,分别讨论了粗糙集计算的矩阵构造问题以及基于矩阵的增量更新方法。具体的创新性研究成果主要体现在以下方面:(1)基于最大描述集的极小邻域,提出了一类覆盖概率粗糙集,并讨论了其重要性质。根据对象与集合之间的不确定隶属关系,进一步探讨了覆盖概率粗糙集的模糊性,丰富了覆盖粗糙集理论。(2)建立了一类基于元素最大描述的覆盖粗糙集,给出了与经典粗糙集理论相对应的覆盖粗糙集的基本性质,并讨论了不同覆盖生成相同覆盖近似算子的充要条件以及一个覆盖的约简。最后,通过构造区分矩阵来给出覆盖信息系统的约简与核心的判断定理,从而给出了求覆盖信息系统约简的一种方法。(3)在覆盖个数动态变化的背景下,针对如何高效、迅速地计算集合的近似算子、正域、负域、边界域等问题,根据特征函数的概念,定义了一个关系矩阵,提出了近似算子、正域、负域、边界域等的矩阵表达式。其次,基于覆盖个数变化,研究和讨论了集合近似集的矩阵增量更新方法。最后,以一般二元关系讨论了所构建矩阵的相关性质以及其与粗糙集不确定性的联系。得到的结果不仅丰富了覆盖粗糙集的动态知识更新理论,而且为动态覆盖信息系统中知识更新提供了一种新的途径。(4)分别针对属性个数变化对象个数不变、对象个数变化属性个数不变探讨了不完备信息系统优势关系下粗糙集计算的矩阵更新方法。
（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。
邻域覆盖论文参考文献
[1].王轩,刘福伦,张林,王宏杰,闵帆.邻域覆盖分类的两种加权策略[J].计算机应用.2018
[2].林艺东.基于邻域的覆盖粗糙集研究[D].闽南师范大学.2016
[3].王蕊,高随祥,石玮亮,戴龙飞.最大弧覆盖问题的一种邻域搜索算法[J].计算机仿真.2014
[4].李清银,祝峰.基于邻域的覆盖粗糙集的上近似拟阵结构[J].山东大学学报(理学版).2014
[5].王丽娟,吴陈,杨习贝,杨静宇.邻域系统粗糙集和覆盖粗糙集[J].计算机科学.2013
[6].王璐,李巧艳,王小改.邻域关系下的覆盖粗糙集及其模糊性度量[J].价值工程.2012
[7].朱鹏飞,胡清华,于达仁.基于随机化属性选择和邻域覆盖约简的集成学习[J].电子学报.2012
[8].张灵均,徐久成,李双群,李晓艳.相斥邻域的覆盖粗糙集实值属性约简[J].山东大学学报(理学版).2012
[9].周圣毅,杨显中.基于邻域的隶属度覆盖粗糙集模型[J].四川师范大学学报(自然科学版).2009
[10].司建辉.基于邻域覆盖的脱机手写体汉字切分[D].河北大学.2009