导读:本文包含了规则模型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,模型,车道,危机,卷积,抓斗,数据挖掘。
规则模型论文文献综述
徐宪平,鞠雪楠[1]（2019）在《互联网时代的危机管理：演变趋势、模型构建与基本规则》一文中研究指出关于危机管理的研究,国内外学术界、政府、企业及社会组织等一直高度关注,但成果较多基于传统的管理理论和模式。互联网时代危机发生的频率、表现的形式、演变的特征和管理的模式发生了革命性变化,而目前相关研究较少。本文系统分析了互联网时代的危机特征、演变趋势与危机治理演进,有针对性地提出了危机生命周期、危机管理周期的双周期、分阶段、分目标的危机管理模型,总结提炼了若干普适性、操作性的基本规则。本文对于互联网时代危机管理的探讨,在理论和实践两个维度都具有指导意义。(本文来源于《管理世界》期刊2019年12期）
艾楚涵,姜迪,吴建德[2]（2019）在《基于主题模型和关联规则的专利文本数据挖掘研究》一文中研究指出如何从海量的专利信息中挖掘出不同专利之间隐含的关联关系是很多专利管理系统迫切需要解决的问题.本文从专利文本的摘要出发,提出一种基于Apriori和引入LDA主题模型的专利文本分析方法.首先,采用Apriori算法对数据降维,挖掘关键词和主题词之间的关联规则并根据规则绘制共享主题网络图,然后使用LDA主题模型对离散化的专利-主题词矩阵进一步线性降维,并将主题聚类,得到主题细分下的高频词主题,最后结合两种分析方法的结果对专利文本进一步挖掘分析.本文所使用的方法能够有效地挖掘出专利文本数据间的关联,可以为专利间的关联推荐提供思路和应用参考.(本文来源于《中北大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
孙婷婷,朱向明,刘冬,张霞,张健[3]（2019）在《基于关联规则的数据挖掘在超重肥胖患者心脏构型超声数据模型中的初步研究》一文中研究指出目的通过对超重肥胖患者心脏构型参数与临床信息的数据挖掘,揭示出数据之间潜在、有价值的关联信息。方法选取受检者212例(正常体重受检者69例,超重患者84例,肥胖患者59例)作为研究对象,获取临床信息及心脏构型参数,采用关联规则(Apriori算法)进行挖掘分析,提取有效关联规则并优选出能反映超重肥胖人群心脏构型及其变化的特征性指标及相关影响因素,建立心脏构型超声数据关联规则模型。结果根据提取的有效关联规则显示,超重肥胖患者收缩期末左心房前后径、左心房面积、左心房容积、左心室心肌重量与正常体重受检者相比倾向于变大,年龄、肥胖程度以及肥胖病程与心脏构型的改变密切相关。结论数据挖掘在医疗大数据中提取隐藏的关联信息,有助于超重肥胖患者心脏构型变化的早期检测、早期预防及早期干预。(本文来源于《浙江医学》期刊2019年21期）
叶永伟,程毅飞,赖剑人,任设东[4]（2019）在《基于改进关联规则的卸船机故障预测模型》一文中研究指出为使桥式抓斗卸船机安全稳定运行,针对大量监测数据利用率低、故障诊断不及时等问题,提出了基于兴趣度关联规则的卸船机故障预测模型方法。采用传感器监测和时域分析方法获取卸船机运行参数空间,利用聚类离散算法将监测数据根据其属性值域离散为非线性聚类区间,获取卸船机关联规则组,提取状态数据关联维的权重系数,构建状态监测数据关联规则指向性特征约束函数模型,通过预测模型中关联规则状态的改变实现故障预测。实验结果表明,该方法能有效表征卸船机运行状态监测的关联内部特征信息,实现对卸船机故障类别的预测,降低卸船机故障发生的频率。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年20期）
华腾芳[5]（2019）在《CFD技术在船舶规则波波浪力模型分析中的应用》一文中研究指出随着造船技术的不断发展,船舶的外型与结构越来越复杂,对航行速度与流体力学性能有了更高的要求。规则波是船舶在海上航行最常遇到的波浪环境,为了提高船舶在规则波下的流体力学性能,减小船舶航行过程的阻力,提高船舶的操纵性能,本文结合计算流体力学CFD和流体力学仿真软件Fluent,对船舶在规则波下的波浪力进行了建模与仿真,具有重要的实际应用价值。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
温利龙,徐丹,张熹,钱文华[6]（2019）在《基于生成模型的古壁画非规则破损部分修复方法》一文中研究指出为了更好地保存和修复珍贵的古代壁画艺术,在现有的人工修复技术之上,结合数字虚拟修复方法,使用深度学习中生成网络的方法自动生成壁画缺失部分,可以有效地提高修复效率,降低修复成本。用于修复的网络整体上是一个自编码器结构,编码器将待处理壁画图像和破损部分对应的掩膜作为输入,进行特征提取。解码器将编码器得到的特征图通过反卷积的方法恢复到原来尺寸,完成修复,自动将破损区域进行补全。同时,通过对待修复壁画进行分块修复再拼接的方法实现了对任意尺寸壁画的修复。与其他数字壁画修复方法相比,该方法更加通用,不受壁画种类和破损情况的限制。在一般破损的壁画上可以得到超过目前先进水平的修复效果,并且在人眼无法辨识有效信息的大面积破损的壁画上,仍可以恢复得到有完整语义的图像。(本文来源于《图学学报》期刊2019年05期）
杨頔,文成玉[7]（2019）在《结合关联规则的情感分析模型研究》一文中研究指出针对网络中各类格式不规范的评论,提出了一种结合关联规则的情感分析模型,提高网络评论的情感分析精度。即在分析评论的情感倾向基础上,深入挖掘评论对象的所有关联特征,充分考虑文本中每个词对总体情感倾向的影响。该模型首先选择一类有明确评论对象的数据集,采用传统的特征提取方式获得候选特征,再用关联规则挖掘出评论对象的关联特征,最后采用SVM和NB算法进行情感分类。通过实验测试,并对结果对比分析可知:该模型可以有效地提高网络评论情绪分类的准确率、召回率、F值。(本文来源于《成都信息工程大学学报》期刊2019年05期）
李晓泽,孙国强,周奕,吕强,胡红濮[8]（2019）在《知识驱动下临床指南可视化模型的构建流程及规则：以高血压为例》一文中研究指出临床指南知识库是研发临床决策支持系统的基础,本文以高血压为例,介绍了知识驱动下临床指南可视化模型的研究基础、总体架构、基本原则,并结合高血压人群筛查、心血管风险分层子程序分析了相应构建流程及规则。知识驱动下临床指南可视化模型实现了文本形式临床指南知识的数字化及可视化,可客观并真实地还原临床指南中的临床思维,并为临床决策支持系统中临床指南知识库的开发、利用及模型构建提供参考。(本文来源于《实用心脑肺血管病杂志》期刊2019年09期）
李宏利,梁耀光,殷志东,于迅文[9]（2019）在《车道交通网络数据模型与构图规则》一文中研究指出本文从分析车道级驾驶辅助的需求出发,给出了车道级交通网络的定义,论述了车道级精确定位与引导实现的原理,最后给出了适应于车道级导航的车道交通网络构图规则。(本文来源于《卫星导航定位与北斗系统应用2019——北斗服务全球 融合创新应用》期刊2019-09-10）
胡星辰,申映华,吴克宇,程光权,刘忠[10]（2019）在《模糊规则模型的粒度性能指标评估方法》一文中研究指出模糊规则模型广泛应用于许多领域,而现有的模糊规则模型主要使用基于数值形式的性能评估指标,忽略了对于模糊集合本身的评价,因此提出了一种模糊规则模型性能评估的新方法。该方法可以有效地评估模糊规则模型输出结果的非数值(粒度)性质。不同于通常使用的数值型性能指标(比如均方误差(MSE)),该方法通过信息粒的特征来表征模型输出的粒度结果的质量,并将该指标使用在模糊模型的性能优化中。信息粒性能采用(数据的)覆盖率和(信息粒自身的)特异性两个基本指标得以量化,并通过使用粒子群优化实现了粒度输出质量(表示为覆盖率和特异性的乘积)的最大化。此外,该方法还优化了模糊聚类形成的信息粒的分布。实验结果表明该指标对于模糊规则模型性能评估的有效性。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年11期）
规则模型论文开题报告
（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：
如何从海量的专利信息中挖掘出不同专利之间隐含的关联关系是很多专利管理系统迫切需要解决的问题.本文从专利文本的摘要出发,提出一种基于Apriori和引入LDA主题模型的专利文本分析方法.首先,采用Apriori算法对数据降维,挖掘关键词和主题词之间的关联规则并根据规则绘制共享主题网络图,然后使用LDA主题模型对离散化的专利-主题词矩阵进一步线性降维,并将主题聚类,得到主题细分下的高频词主题,最后结合两种分析方法的结果对专利文本进一步挖掘分析.本文所使用的方法能够有效地挖掘出专利文本数据间的关联,可以为专利间的关联推荐提供思路和应用参考.
（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。
规则模型论文参考文献
[1].徐宪平,鞠雪楠.互联网时代的危机管理：演变趋势、模型构建与基本规则[J].管理世界.2019
[2].艾楚涵,姜迪,吴建德.基于主题模型和关联规则的专利文本数据挖掘研究[J].中北大学学报(自然科学版).2019
[3].孙婷婷,朱向明,刘冬,张霞,张健.基于关联规则的数据挖掘在超重肥胖患者心脏构型超声数据模型中的初步研究[J].浙江医学.2019
[4].叶永伟,程毅飞,赖剑人,任设东.基于改进关联规则的卸船机故障预测模型[J].中国机械工程.2019
[5].华腾芳.CFD技术在船舶规则波波浪力模型分析中的应用[J].舰船科学技术.2019
[6].温利龙,徐丹,张熹,钱文华.基于生成模型的古壁画非规则破损部分修复方法[J].图学学报.2019
[7].杨頔,文成玉.结合关联规则的情感分析模型研究[J].成都信息工程大学学报.2019
[8].李晓泽,孙国强,周奕,吕强,胡红濮.知识驱动下临床指南可视化模型的构建流程及规则：以高血压为例[J].实用心脑肺血管病杂志.2019
[9].李宏利,梁耀光,殷志东,于迅文.车道交通网络数据模型与构图规则[C].卫星导航定位与北斗系统应用2019——北斗服务全球融合创新应用.2019
[10].胡星辰,申映华,吴克宇,程光权,刘忠.模糊规则模型的粒度性能指标评估方法[J].计算机应用.2019
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