导读:本文包含了粗糙相似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:粗糙,模糊,信息系统,关系,属性,本体,不完备。
粗糙相似度论文文献综述
杨霁琳,张贤勇,唐孝,冯林[1]（2018）在《基于最优相似度叁支决策的模糊粗糙集模型》一文中研究指出模糊信息系统中,对象的相似度往往会受噪声影响,且它在模型运算中常常并非全部需要高精度参与计算。文中首先引入阈值对(α,β),提出了一种基于相似度叁支决策的模糊粗糙集模型;其次利用模糊集近似的叁支决策方法,给出了对象相似度叁支决策的错误率、决策代价以及相应的语义解释;然后以总体决策代价最小化为目标,给出了最优(α,β)的计算方法,从而建立了一种基于最优相似度叁支决策的模糊粗糙集模型;最后通过实例分析说明了该模型的可行性和合理性。本文建立的叁支决策模糊粗糙集模型保留了模糊信息系统的不确定性,一定程度地去除了噪声影响,且能通过计算得到最优阈值(α,β),从而建立基于相似度叁支决策的最优模型,这将有益于模糊信息系统的应用。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年10期）
黄卫华,杨国增[2]（2016）在《广义模糊粗糙集的包含度和相似度的关系》一文中研究指出在广义模糊粗糙集模型的基础上,讨论了其中定义的包含度和相似度的关系,给出并证明了包含度和相似度关系的一些性质定理,为粗糙集理论的研究和应用奠定了一定的理论基础.(本文来源于《湖北民族学院学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
张军,夏昊翔[3]（2015）在《基于粗糙相似度的有向网络链路预测》一文中研究指出有向网络的链路预测,不仅要考虑边上两个结点之间的共同邻居的作用,还要考虑结点所处局部群落中其它结点的作用。本文首先定义一个结点的出度集合和入度集合分别是以它为弧头的有向边对应的弧尾结点和以它为弧尾的有向边对应的弧头结点构成的集合,构建一条有向边的局部群落为弧头结点的出度集合和弧尾结点的入度集合并集;用粗糙集理论表示局部群落,用粗糙相似度度量有向边弧头结点的出度集合和弧尾结点的出度集合,并直接用于预测这条有向边是否存在;粗糙相似度的计算过程为,借助结点固有的出度和入度属性对出度集合和入度集合进行知识分类,用两个集合的上近似集或下近似集元素个数的差值占群落元素数比例确定;在两个实际微博关注关系有向网络上检验了粗糙相似度指标的有效性,并与4个经典指标进行链路完整条件下的预测精度对比和链路缺失的条件下的预测能力对比。(本文来源于《系统工程》期刊2015年11期）
黄卫华,杨国增[4]（2014）在《广义模糊粗糙集的包含度和相似度》一文中研究指出模糊粗糙集是目前数据挖掘领域关注的热点之一,作者在Pawlak粗糙集模型基础上,把一个论域推广为两个论域;把等价关系推广为模糊关系,被近似对象换成模糊集,得到广义模糊粗糙集模型,建立了广义模糊近似空间。在广义模糊近似空间中定义了广义模糊粗糙集上的包含度和相似度,并讨论了此包含度和相似度相关性质。(本文来源于《文山学院学报》期刊2014年06期）
唐冰,梁薇[5]（2013）在《不完备信息系统中一种基于概率相似度的粗糙拓展模型》一文中研究指出以不完备信息系统为研究对象,在容差关系的基础上提出了一种带有阈值的基于概率相似度的概率容差关系.新模型考虑了属性取值的概率,通过阈值的设置可以控制分类精度,优化分类决策.实例分析验证了新模型的可行性和优越性.(本文来源于《华中师范大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
马昌威,邵莉[6]（2012）在《一种融合本体与粗糙集的文档相似度计算方法》一文中研究指出针对向量空间模型VSM中,在计算文档相似度时要求文档标引词必须相互独立这一缺陷,提出融合本体与粗糙集的文档相似度计算方法。在该方法中,不仅可以利用本体对概念关系的准确揭示,计算文档之间的概念相似度,还可以结合粗糙集对相关概念实例的属性重要性进行度量,从而计算属性相似度,克服了传统方法需要依赖人的先验知识这一缺陷,最后综合形成文档语义向量相似度,并通过实验分析证明该方法可以在很大程度上提高文档相似度计算的准确性。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2012年10期）
范成礼,邢清华,邹志刚,范学渊[7]（2014）在《基于直觉模糊粗糙集相似度的多属性决策方法》一文中研究指出将直觉模糊粗糙集应用于多属性决策问题,提出了基于改进的直觉模糊粗糙集相似度的多属性决策方法。针对现有的直觉模糊粗糙集相似度忽略犹豫度而造成度量不精确的问题,提出了一种改进的直觉模糊粗糙集相似性度量方法,并揭示其若干重要性质。在此基础上,将属性值用直觉模糊粗糙集表示,并通过各个方案与直觉模糊粗糙集正、负理想方案的相似度比较,实现决策方案排序。数值实例表明了该方法的可行性和有效性,其在态势评估、目标识别等信息融合领域有良好的应用前景。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2014年07期）
谭静,丁香乾[8]（2012）在《基于相似度的变精度容差关系扩充粗糙集模型》一文中研究指出比较分析了已有扩充粗糙集模型,提出基于相似度的变精度容差关系扩充粗糙集模型。该模型根据两对象的相似度及属性值缺失情况划分容差类。通过与基于容差关系、相似关系、限制容差关系等扩充粗糙集模型比较,证实了该模型对不完备信息系统处理的现实可行性和有效性,最后给出了相对正域的概念及属性约简规则。(本文来源于《现代电子技术》期刊2012年14期）
陶志,郭玉燕[9]（2012）在《基于相似度的改进粗糙集模型》一文中研究指出针对带"*"值的不完备信息系统,在对扩充粗糙集模型分析的基础上,对属性集合进行分类,引进了相似度的概念,在此基础上提出基于相似度的带有参数的改进二元关系,并讨论了基于该二元关系的粗集扩充模型,新模型更具灵活性和准确性。最后,实例分析进一步验证了改进二元关系扩充模型对处理不完备信息系统更加合理有效。(本文来源于《中国民航大学学报》期刊2012年03期）
王金山,王磊[10]（2012）在《基于一种改进相似度的扩展粗糙集模型》一文中研究指出应用经典粗糙集理论处理连续值属性决策表问题时,对连续值属性进行离散化会造成信息损失.本文在分析已有相似度不足的基础上提出一种改进的相似度,建立基于改进相似度的扩展粗糙集模型,并提出一种基于重要度的约简算法.(本文来源于《徐州师范大学学报(自然科学版)》期刊2012年01期）
粗糙相似度论文开题报告
（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：
在广义模糊粗糙集模型的基础上,讨论了其中定义的包含度和相似度的关系,给出并证明了包含度和相似度关系的一些性质定理,为粗糙集理论的研究和应用奠定了一定的理论基础.
（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。
粗糙相似度论文参考文献
[1].杨霁琳,张贤勇,唐孝,冯林.基于最优相似度叁支决策的模糊粗糙集模型[J].计算机科学.2018
[2].黄卫华,杨国增.广义模糊粗糙集的包含度和相似度的关系[J].湖北民族学院学报(自然科学版).2016
[3].张军,夏昊翔.基于粗糙相似度的有向网络链路预测[J].系统工程.2015
[4].黄卫华,杨国增.广义模糊粗糙集的包含度和相似度[J].文山学院学报.2014
[5].唐冰,梁薇.不完备信息系统中一种基于概率相似度的粗糙拓展模型[J].华中师范大学学报(自然科学版).2013
[6].马昌威,邵莉.一种融合本体与粗糙集的文档相似度计算方法[J].计算机与现代化.2012
[7].范成礼,邢清华,邹志刚,范学渊.基于直觉模糊粗糙集相似度的多属性决策方法[J].计算机工程与应用.2014
[8].谭静,丁香乾.基于相似度的变精度容差关系扩充粗糙集模型[J].现代电子技术.2012
[9].陶志,郭玉燕.基于相似度的改进粗糙集模型[J].中国民航大学学报.2012
[10].王金山,王磊.基于一种改进相似度的扩展粗糙集模型[J].徐州师范大学学报(自然科学版).2012
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