导读:本文包含了信息度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:信息,外包,证据,语言,语境,不确定性,译文。
信息度论文文献综述
许才[1]（2019）在《基于信息度的证据合成方法研究及运用》一文中研究指出证据理论是一种常用的不确定性推理方法,以其完备的数学基础,能方便地表达与处理信息的不确定性,并且证据理论拥有其自身的优势,但是经典证据理论合成方法在运用时,会出现与人们认知相悖的情况,从而使其运用受到一定的限制,为此国内外学者从各个角度出发,提出众多的改进思想,进一步发展和优化了证据合成方法。在以往学者的研究基础上,本文从证据源出发,着重考虑证据源间的信息,提出一种基于信息度的证据合成方法,同时建立合成结果有效性评价函数证据熵来反应合成结果的有效性。在证据理论的运用上,结合分类问题,利用证据理论思想,提出基于证据理论的决策树构造方法,并且分别用算例验证本文方法的有效性。基于信息度的证据合成方法,首先考虑证据间的关系,构造信息度表示证据间关系,利用信息度修正证据源,而后进行证据合成,对于合成结果,采用证据熵来反映合成结果的有效性,通过与已有合成方法的比较,可以看出本文方法在聚焦速度上有很大的提高,同时也保证合成结果的合理性。另一方面,在证据理论的运用上,对连续型数据进行分类时,充分考虑数据的不确定性,引入证据理论构造转化训练集的函数模型,利用本文提出的证据合成方法,对转化后的训练集进行证据合成,结合决策树构造思想,建立类属性熵定义与属性熵定义,生成基于证据理论的决策树,利用数据集对此方法的进行验证,并且与经典决策树算法进行比较,说明此方法的有效性。(本文来源于《江西师范大学》期刊2019-05-01）
刘永浪[2]（2014）在《模因组融合信息度传递的溢出类漏洞线性预测》一文中研究指出对缓冲区的溢出类漏洞的线性预测是提高漏洞挖掘效率的重要一环,传统方法采用粒子群扰动聚类方法进行溢出类漏洞的预测和挖掘,存在预测精度不准的问题。提出一中基于模因组融合信息度传递的缓冲区溢出漏洞线性预测方法,实现对安全漏洞的准确检测。采用四叉树算法对混合粒子群多维数据进行数据预处理,采用模因组融合信息度传递,结合高斯变异对其进行扰动以代替随机产生新粒子个体的操作,实现对海量多模态数据的优化聚类和线性预测。实验结果表明,算法能准确跟踪溢出类漏洞的演化轨迹,实现对溢出类漏洞的线性预测,预测精度提高24.3%,漏洞挖掘性能提高,保证了应用信息应用环境安全。(本文来源于《科技通报》期刊2014年12期）
张福元[3]（2014）在《对军事装备保障外包商的有效监督及其最优信息度设计》一文中研究指出外包商的利己行为是影响和制约军事装备保障外包效益提高的关键性因素。着眼于提高装备保障外包效益,从监督的视角,研究了对外包商利己行为的防控问题。运用博弈理论,首先分析了监督对防范外包商利己行为的效用以及过度依赖监督的无益性,然后,立足于对外包商进行有效监督,研究了对外包商进行监控的最优信息度设计问题。(本文来源于《装备学院学报》期刊2014年01期）
宋严侠,周桂英[4]（2013）在《语篇信息度对交际中焦虑感和不确定性的影响》一文中研究指出语篇信息度指对于接受者而言,语篇信息超越或低于期望值的程度。在跨文化交际中,语篇信息度越高,产生的焦虑感和不确定性越大,反之亦然;应根据不同的语境,生产出恰当的语篇信息度。(本文来源于《安徽工业大学学报(社会科学版)》期刊2013年02期）
彭曼曼[5]（2012）在《篇章信息度对写作教学的启示》一文中研究指出篇章信息度是Beaugrande和Dressler提出的篇章七标准之一,他们还将信息度分为了叁个等级,篇章信息度的不同直接影响到接受者对篇章的理解与阅读兴趣,这对写作教学有着积极的意义。本文则基于这一理论,探讨了如何通过教学使学生控制好所写篇章的信息度以达到更高的写作水平。(本文来源于《北方文学(下半月)》期刊2012年04期）
秦颖,李颖超[6]（2012）在《基于词语信息度的翻译对应句检索》一文中研究指出本文提出了一种基于词汇检索翻译对应句的方法。原文句子与译文句子并不在词汇级存在一一对应的关系,判断是否构成翻译关系也不需要认定所有的词都构成翻译对。本文提出了词语信息度(WI)的概念来反映词在句子中的重要性。词语信息度由词频、词在文档中的分布、词性、词的长度构成。判断是否构成翻译关系时,只关注信息度高的词汇是否构成翻译对。基于高信息度词汇翻译对构建了翻译对应句检索系统。实验表明,系统性能优于简单的基于所有词汇的翻译对应句检索方法,在噪声实验中,与相关研究对比表现了更好的强健性。(本文来源于《外语教学与研究》期刊2012年02期）
杨波[7]（2011）在《浅论认知语境分析对商务英语语篇信息度的影响》一文中研究指出文章在简要介绍语篇信息度和认知语境分析理论的基础上,从情景知识、上下文、背景知识和社会心理表征四个方面探讨了认知语境分析对商务英语语篇信息度的影响,指出了相关理论在商务英语语篇信息度研究方面的重要作用。(本文来源于《常州工学院学报(社科版)》期刊2011年06期）
杨静怡[8]（2011）在《隐喻译文信息度与读者认同度之间的动态平衡》一文中研究指出隐喻翻译是翻译中的一个难点,其困难主要是因为译文的信息度与读者认同度之间的平衡不好把握。深入分析译文的信息度与读者认同度之间的内在关系,有助于取得译文的信息度与读者认同度之间的动态平衡,从而获得高质量的译文。经过论证得出结论,可以选用的翻译方法依序为A1﹥C1﹥B1﹥A2,B2/C2则是一种错误翻译,应该加以规避。(本文来源于《漳州师范学院学报(哲学社会科学版)》期刊2011年04期）
王晓龙,宋严侠[9]（2011）在《跨文化交际中语篇信息度的等级及其等级调控策略》一文中研究指出本文首先分析了跨文化交际中的语篇信息度,然后按照de Beaugrande的语篇信息度等级划分理论,对跨文化交际中的语篇信息度进行了划分,并分析了其升降级的功效,最后给出跨文化交际中语篇信息度的等级调控策略。(本文来源于《湖北经济学院学报(人文社会科学版)》期刊2011年06期）
胡启洲,陆化普,杨艳妮,程楠[10]（2011）在《基于信息度和排序指数的动态综合测度模型》一文中研究指出针对动态综合测度问题,提出一种具有"叁维(X维、Y维、Z维)"决策的综合测度方法。在定义信息度的基础上,提出测度指标在不同时间样本点上的权重系数。同时,在定义X维、Y维、Z维等叁维空间的测度矩阵和排序指数基础上,构造了综合测度排序指数。利用各状态的综合测度排序指数,对各状态进行排序和分类研究。应用结果表明,该法的测度结果与其他方法的测度结果一致,能够较好地反映实际情况,而且该法计算科学,过程简单,易于实施。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2011年04期）
信息度论文开题报告
（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：
对缓冲区的溢出类漏洞的线性预测是提高漏洞挖掘效率的重要一环,传统方法采用粒子群扰动聚类方法进行溢出类漏洞的预测和挖掘,存在预测精度不准的问题。提出一中基于模因组融合信息度传递的缓冲区溢出漏洞线性预测方法,实现对安全漏洞的准确检测。采用四叉树算法对混合粒子群多维数据进行数据预处理,采用模因组融合信息度传递,结合高斯变异对其进行扰动以代替随机产生新粒子个体的操作,实现对海量多模态数据的优化聚类和线性预测。实验结果表明,算法能准确跟踪溢出类漏洞的演化轨迹,实现对溢出类漏洞的线性预测,预测精度提高24.3%,漏洞挖掘性能提高,保证了应用信息应用环境安全。
（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。
信息度论文参考文献
[1].许才.基于信息度的证据合成方法研究及运用[D].江西师范大学.2019
[2].刘永浪.模因组融合信息度传递的溢出类漏洞线性预测[J].科技通报.2014
[3].张福元.对军事装备保障外包商的有效监督及其最优信息度设计[J].装备学院学报.2014
[4].宋严侠,周桂英.语篇信息度对交际中焦虑感和不确定性的影响[J].安徽工业大学学报(社会科学版).2013
[5].彭曼曼.篇章信息度对写作教学的启示[J].北方文学(下半月).2012
[6].秦颖,李颖超.基于词语信息度的翻译对应句检索[J].外语教学与研究.2012
[7].杨波.浅论认知语境分析对商务英语语篇信息度的影响[J].常州工学院学报(社科版).2011
[8].杨静怡.隐喻译文信息度与读者认同度之间的动态平衡[J].漳州师范学院学报(哲学社会科学版).2011
[9].王晓龙,宋严侠.跨文化交际中语篇信息度的等级及其等级调控策略[J].湖北经济学院学报(人文社会科学版).2011
[10].胡启洲,陆化普,杨艳妮,程楠.基于信息度和排序指数的动态综合测度模型[J].系统工程与电子技术.2011
论文知识图
