导读:本文包含了规则提取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:规则,形式,背景,邻域,概念,区间,属性。
规则提取论文文献综述
钱婷,赵思雨,贺晓丽[1]（2019）在《基于属性粒度研究决策形式背景的规则提取理论》一文中研究指出粒计算作为研究热点之一,使得用多角度、多层次的方法研究问题变为可能。将粒计算引入决策形式背景,将会获得更为精确的决策规则。从属性粒度树的角度出发,首先定义了多粒度决策形式背景,其次研究了粒化前后协调性之间的关系,最后给出了粒化前后多粒度决策形式背景上的规则之间的关系。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2019年10期）
延安,闫心怡,陈泽华[2]（2019）在《一致决策信息系统规则提取的形式向量方法》一文中研究指出知识表示与获取是人工智能领域的关键问题之一,规则提取是其中的一项重要研究内容。形式概念分析是针对大数据和不确定性知识的有效处理方法,被广泛应用于知识表示和数据挖掘等领域。形式概念分析可以实现决策信息系统的规则提取,首先将决策信息系统转化为形式背景生成概念,进而通过概念运算获取规则。然而,概念的生成是一项复杂的运算过程,且生成的规则往往存在冗余属性。在形式背景的基础上,定义并讨论了形式向量及其性质,构建了形式向量树形拓扑图,提出了一种基于形式向量的决策信息系统最简规则快速提取算法。引入粒度的思想,由粗到细求取不同粒度空间下的形式向量,通过条件形式向量和决策形式向量的关系提取规则。基于树形拓扑图实现了规则提取过程的可视化,并且通过剪枝操作极大地减少了规则提取过程的实际时间开销。通过数学证明与实例分析验证了算法的正确性和有效性,通过对比实验证明了算法不仅具备更好的时效性而且具备较高的识别率。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年10期）
张青周,李振龙,曹政,张靖思[3]（2019）在《高速公路浓雾环境下换道决策规则提取及决策算法》一文中研究指出依据换道决策规则进行换道是当前无人驾驶车辆常用的决策方法之一。针对浓雾环境下换道决策规则提取困难和研究较少的问题,研究了高速公路浓雾环境下的换道决策行为。首先,招募24名职业司机,利用Auto Sim驾驶模拟舱搭建虚拟高速公路浓雾环境进行驾驶实验;其次,提出了基于CART决策树的换道决策规则提取方法,提取出15条换道决策规则;最后,对换道决策规则进行了验证。结果表明,用CART决策树算法提取高速公路浓雾环境下换道决策规则是可行的,提取的规则能准确反应驾驶员换道行为的决策过程,可为高速公路浓雾环境下无人驾驶车辆的换道决策提供一定的理论支撑。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年21期）
鲁朝显[4]（2019）在《水库调度规则在云模型下的提取研究》一文中研究指出随着社会的发展,水库规模不断壮大,但发展的同时也暂露出了水库调度在提取方面不足及问题,如仅通过调度函数或模糊调度规则来获取水库调度规则会受到自身不足的影响,使调度规则的提取造成一定的偏差,给调度人员的提供了可能存在误差的参考,进而对水库的调度工作造成干扰。基于此,本文在云模型的基础上对水库调度规则进行了提取研究,给出了所提取的调度规则的稳定性的检验方法及指标。(本文来源于《中国水运(下半月)》期刊2019年07期）
程昳,刘勇[5]（2019）在《基于邻域粒化的混合信息系统动态规则提取》一文中研究指出现有的混合信息系统知识发现模型涵盖的数据类型大多为符号型、数值型条件属性及符号型决策属性,且大多数模型的关注点是属性约简或特征选择,针对规则提取的研究相对较少。针对涵盖更多数据类型的混合信息系统构建一个动态规则提取模型。首先修正了现有的属性值距离的计算公式,对错层型属性值的距离给出了一种定义形式,从而定义了一个新的混合距离。其次提出了针对数值型决策属性诱导决策类的3种方法。其后构造了广义邻域粗糙集模型,提出了动态粒度下的上下近似及规则提取算法,构建了基于邻域粒化的动态规则提取模型。该模型可用于具有以下特点的信息系统的规则提取:(1)条件属性集可包括单层符号型、错层符号型、数值型、区间型、集值型、未知型等;(2)决策属性集可包括符号型、数值型。利用UCI数据库中的数据集进行了对比实验,分类精度表明了规则提取算法的有效性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年07期）
王璐,艾廷华[6]（2019）在《正六边形规则格网表达的DEM谷地线提取》一文中研究指出基于规则格网DEM谷地线提取受格网的几何形态、空间剖分和网格布局影响较大。传统的四边形格网D8算法中,四边形网格的角邻域与边邻域存在的距离度量差异,影响了其计算结果对于地形变化的表达在两方向上的均衡性,从而影响了谷地线提取结果。六边形格网具有邻域一致、各向同性、紧凑、采样率高等优点,在空间场建模中越来越得到重用。本文旨在探求六边形格网结构在DEM谷地线提取中的性能特征,发现其与四边形格网比较的突出优势。基于六邻域处理单元,对六边形格网DEM谷地线提取过程中填洼、流向计算及平地区域流向判定作预处理,然后对流向线作拓扑连通组织,从而实现基于六边形DEM的谷地线提取。本文比较发现六边形方法在谷地线形状特征保持方面能力强,随着分辨率减小,六边形DEM所提取的谷地线与实测数据吻合程度高,弯曲特征继承性强。同时,在相同数据存储量条件下,六边形DEM数据精度更高,且其提取的谷地线网络的形状特征更为精细。(本文来源于《测绘学报》期刊2019年06期）
崔慧[7]（2019）在《基于模糊语言决策形式背景下的规则提取方法》一文中研究指出随着大数据时代的飞速发展,人们接触到的数据日益复杂,概念格作为数据挖掘的主要研究工具,能有效地提取数据信息,有助于实现智能化的知识表示.在日常生活中,由于环境的模糊不确定性,我们有时获取的数据信息是语言值,为了避免在语言值转化过程中出现信息缺失的情况,本文用概念格处理具有语言值的不确定性问题,研究基于模糊语言决策形式背景下的规则提取方法,主要研究内容包括:1、基于模糊语言值与概念格,提出模糊语言形式背景,构造模糊语言概念格.针对概念格中的决策问题,提出模糊语言决策形式背景,通过研究基于条件属性与决策属性下概念格间的细于关系,构造基于序关系的模糊语言决策形式背景下的规则提取算法.并通过中医诊断的实例说明其有效性与实用性.2、结合多专家评价信息,讨论基于多专家的模糊语言形式背景,构建多专家模糊语言概念格.针对基于多专家的模糊语言形式背景,结合语言评价矩阵,定义语言评价矩阵间的距离与相似度.对于专家权重未知的情况,利用离差最大化的思想,结合语言评价矩阵间的距离,计算专家权重.研究基于多专家的模糊语言形式背景下的语言聚合算子,实现基于多专家的模糊语言形式背景与模糊语言形式背景之间的转化.3、针对基于多专家的模糊语言形式背景下信息缺失的问题,提出基于不完备多专家的模糊语言形式背景与模糊语言决策形式背景.通过语言评价矩阵间的最大相似度与平均差,研究不完备形式背景下的补全方法,将基于不完备多专家的模糊语言决策形式背景转化为模糊语言决策形式背景.结合模糊语言决策形式背景下的模糊语言决策概念、语言决策规则及规则的置信度与支持度,构建基于模糊语言决策概念的规则提取方法,处理具有不完备多专家信息的不确定性问题,并通过多媒体教学评价的实例验证该算法的合理性.(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2019-06-01）
张湘宇,李向新,李万刚,孙路遥[8]（2019）在《基于规则信息的无人机图像建筑物提取》一文中研究指出基于规则信息的无人机图像建筑物提取,首先要对待处理图像进行图像分割,经过大量的实验确定分割阈值为0.3,通过定义规则信息,解决了建筑物纹理特征与光谱特征与道路、裸地相似的问题,同时,将原始图像的提取结果和与进行主成分分析(PCA)处理后的图像的提取结果进行对比,证明了PCA后的图像提取精度高达85%。(本文来源于《软件》期刊2019年05期）
胡玲玲[9]（2019）在《决策形式背景上区间集概念格的属性约简和规则提取》一文中研究指出作为一种数据处理和规则提取的有效数学工具,形式概念分析(也称概念格理论)已经被广泛应用于人工智能、数据挖掘和信息检索等诸多领域。随着研究的不断深入,针对各种实际问题产生了概念格的不同推广形式。由于信息的不确定性,概念的外延或内涵很难精确地仅用一个集合来表示,而利用区间集来描述概念的内涵和外延范围的区间集概念格,则给出了描述不精确概念的方法。基于粗糙集理论的对象概念格和属性概念格是区别于一般概念格的两种新的刻画概念的方式。而基于上述不同概念格研究决策形式背景上的属性约简和规则获取,则是决策形式背景上知识获取的两大研究热点。本文基于以上叁种推广形式的概念格研究了对象区间集概念格、决策形式背景上区间集概念格的属性约简和规则提取、决策形式背景上对象区间集概念格的规则提取。具体研究内容如下:第一部分将区间集方法与对象概念格相结合,提出了对象区间集概念格;探讨了对象区间集概念格、属性区间集概念格和区间集概念格叁者之间的关系;最后,在对象概念格和对象区间集概念格的关系研究基础上给出了对象区间集概念格的建格方法。第二部分首先在决策形式背景上给出了条件区间集概念格和决策区间集概念格之间的偏序关系,定义了协调的决策形式背景;其次,在协调决策形式背景上引入了区间集协调集和区间集约简,讨论了区间集协调集的判定理论和获取区间集约简的方法;最后,在决策形式背景上定义了^-^区间集决策规则,并探讨了^-^区间集决策规则与八-^决策规则之间的关系。第叁部分研究了决策形式背景上对象区间集概念格的规则获取。分别定义了两种区间集决策规则:V-V区间集决策规则和ˇ-^区间集决策规则,并给出了获取非冗余的区间集决策规则的方法。(本文来源于《长安大学》期刊2019-05-05）
张晓鹤[10]（2019）在《基于邻域系统的决策形式背景的规则提取》一文中研究指出形式概念分析理论(FCA)是重要的数据挖掘工具,已广泛应用于多个领域.决策形式背景是其研究的基础.决策形式背景的属性约简主要利用由条件属性和决策属性生成的两个概念格之间的关系删除冗余的条件属性.基于决策形式背景进行属性约简和规则提取能够更有效地发掘隐藏知识,因此属性约简及规则提取是FCA重要的研究课题.本文结合形式概念分析理论与粗糙集相关知识,基于等价关系、强邻域关系、弱邻域关系获取邻域信息系统,进而对叁类特殊的邻域系统下的决策形式背景的属性约简与规则提取进行研究.主要工作如下:1.基于等价关系研究决策形式背景,定义粒协调集与粒约简,并给出属性约简算法.结合集值向量包含度给出协调决策形式背景中的乐观规则融合方法与悲观规则融合方法.2.对基于邻域系统的决策形式背景进行研究.定义邻域系统下的协调决策形式背景中两种新型协调集与约简,并结合辨识矩阵给出属性约简算法,进一步推广规则融合方法.基于集合的包含度进一步研究了邻域系统下的不协调决策形式背景下的四种协调集,给出其判定定理.利用可分辨矩阵,建立了计算四种类型约简的布尔方法.(本文来源于《河北师范大学》期刊2019-03-30）
规则提取论文开题报告
（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：
知识表示与获取是人工智能领域的关键问题之一,规则提取是其中的一项重要研究内容。形式概念分析是针对大数据和不确定性知识的有效处理方法,被广泛应用于知识表示和数据挖掘等领域。形式概念分析可以实现决策信息系统的规则提取,首先将决策信息系统转化为形式背景生成概念,进而通过概念运算获取规则。然而,概念的生成是一项复杂的运算过程,且生成的规则往往存在冗余属性。在形式背景的基础上,定义并讨论了形式向量及其性质,构建了形式向量树形拓扑图,提出了一种基于形式向量的决策信息系统最简规则快速提取算法。引入粒度的思想,由粗到细求取不同粒度空间下的形式向量,通过条件形式向量和决策形式向量的关系提取规则。基于树形拓扑图实现了规则提取过程的可视化,并且通过剪枝操作极大地减少了规则提取过程的实际时间开销。通过数学证明与实例分析验证了算法的正确性和有效性,通过对比实验证明了算法不仅具备更好的时效性而且具备较高的识别率。
（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。
规则提取论文参考文献
[1].钱婷,赵思雨,贺晓丽.基于属性粒度研究决策形式背景的规则提取理论[J].山东大学学报(理学版).2019
[2].延安,闫心怡,陈泽华.一致决策信息系统规则提取的形式向量方法[J].计算机科学.2019
[3].张青周,李振龙,曹政,张靖思.高速公路浓雾环境下换道决策规则提取及决策算法[J].科学技术与工程.2019
[4].鲁朝显.水库调度规则在云模型下的提取研究[J].中国水运(下半月).2019
[5].程昳,刘勇.基于邻域粒化的混合信息系统动态规则提取[J].计算机工程与科学.2019
[6].王璐,艾廷华.正六边形规则格网表达的DEM谷地线提取[J].测绘学报.2019
[7].崔慧.基于模糊语言决策形式背景下的规则提取方法[D].辽宁师范大学.2019
[8].张湘宇,李向新,李万刚,孙路遥.基于规则信息的无人机图像建筑物提取[J].软件.2019
[9].胡玲玲.决策形式背景上区间集概念格的属性约简和规则提取[D].长安大学.2019
[10].张晓鹤.基于邻域系统的决策形式背景的规则提取[D].河北师范大学.2019
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