导读:本文包含了空缺值论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:空缺值,非线性,噪声数据集,随机森林
空缺值论文文献综述
吴俊杰,赵鹏[1]（2013）在《非线性噪声数据集上基于随机森林的空缺值填补算法》一文中研究指出针对目前空缺值填补方法在非线性噪声数据集上填补效果不理想的问题,分标称属性和非标称属性两种情况提出一种基于随机森林的空缺值填补算法。该算法首先将空缺值看作决策属性,将其他属性值作为特征属性,然后利用随机森林算法进行空缺值的预测。由于随机森林算法具有良好的非线性数据拟合和抗噪声性能,因此该算法可以有效地提高空缺值的填补准确率。在UCI标准数据集和ORL人脸识别数据集上的对比实验充分说明了该算法较以往的填补方法更为有效。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2013年07期）
周钢,李昂欣[2]（2011）在《两种填充空缺值方法在技术级别判定中的应用比较》一文中研究指出在数据挖掘的数据预处理中,判定树和贝叶斯法是数据清理上的填充空缺值的两种有效方法。文章介绍两种方法在填充空缺值中具体应用,并分析两种方法在维修技术人员管理信息系统中技术级别的填充和判定上的应用和比较,发现判定树法具有更加简单、高效的特点。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2011年07期）
李明,卢煜,苏振中[3]（2009）在《数据预处理中填补空缺值的方法技术》一文中研究指出该文介绍了在实际工作中采用的几种方法数据预处理,对于有关方法,给出了算法和流程等,同时,给出了应用实例,并对相关方法的适用性进行了分析。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2009年07期）
赵静静[4]（2007）在《数据挖掘中空缺值预测算法的研究与实现》一文中研究指出数据挖掘技术被广泛地应用于社会各个领域,数据挖掘的成功与否和适用性能在很大程度上取决于数据质量。在获取数据的过程中,无法避免空缺值的产生。空缺值的存在对数据质量影响很大,因此,空缺值预测是数据预处理中的重要工作,是提高数据质量的关键一步。本文首先分析和研究了具有代表性的灰色GM(1,1)预测空缺值算法和MVC预测空缺值算法。灰色GM(1,1)预测空缺值算法需要分别对各序列建立GM(1,1)模型,且不能充分利用序列之间的关联性,无法解决其间的复杂非线性关系,导致对空缺值的预测精度不高。MVC预测空缺值算法具有以关联规则所预测空缺值的精准率,但仍然有部分空缺值无法用已挖掘得到的关联规则来预测,未能够再深一层的解决空缺值的填补率及正确率的问题。本文对灰色GM(1,1)预测空缺值算法进行了改进,将灰色GM(1,1)模型和叁层BP神经网络相结合,然后提出了灰色神经网络组合预测空缺值算法。灰色神经网络组合预测空缺值算法适合于小样本时序数据集,不仅考虑各序列数据之间的关系,还考虑了各序列之间的关系,省去了多个序列进行预测时对单个模型的检验,降低了运算的复杂度,提高了空缺值的预测精度,优于单一的预测模型。本文对MVC预测空缺值算法进行改进,引入了BP神经网络,然后提出了MVC-神经网路组合预测空缺值算法。MVC-神经网路组合预测空缺值算法适合于大样本数据集,充分利用了关联规则与BP神经网络的优点,考虑了填充空缺值的精准率,提高了空缺值的填补率及正确率。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2007-12-01）
空缺值论文开题报告
（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：
在数据挖掘的数据预处理中,判定树和贝叶斯法是数据清理上的填充空缺值的两种有效方法。文章介绍两种方法在填充空缺值中具体应用,并分析两种方法在维修技术人员管理信息系统中技术级别的填充和判定上的应用和比较,发现判定树法具有更加简单、高效的特点。
（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。
空缺值论文参考文献
[1].吴俊杰,赵鹏.非线性噪声数据集上基于随机森林的空缺值填补算法[J].计算机应用与软件.2013
[2].周钢,李昂欣.两种填充空缺值方法在技术级别判定中的应用比较[J].舰船电子工程.2011
[3].李明,卢煜,苏振中.数据预处理中填补空缺值的方法技术[J].电脑知识与技术.2009
[4].赵静静.数据挖掘中空缺值预测算法的研究与实现[D].南京航空航天大学.2007