导读:本文包含了模糊粗集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:模糊,粗糙,特征,近似,属性,依赖度,关系。
模糊粗集论文文献综述
刘保仓,刘畅[1]（2018）在《双枝模糊粗集的分解》一文中研究指出在双枝模糊集和粗集的基础上,提出了双枝模糊粗集的截集的概念;利用双枝模糊粗集的截集,讨论了下枝模糊粗集、上枝模糊粗集及双枝模糊粗集的结构,给出了双枝模糊粗集的分解定理.(本文来源于《信阳师范学院学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
刘若慧,刘保仓[2]（2016）在《双枝模糊粗集》一文中研究指出为进一步揭示模糊集、双枝模糊集与粗糙集的关系,在双枝模糊集及粗糙集的基础上,给出了上枝模糊粗集,下枝模糊粗集及双枝模糊粗集的概念;利用双枝模糊集及粗集的性质,讨论了下枝模糊粗集,上枝模糊粗集和双枝模糊粗集的性质.由讨论可知,双枝模糊集与粗集具有紧密的联系,由二者融合构成的双枝模糊粗集与模糊粗集具有类似的性质,双枝模糊粗集是模糊粗集的推广,而模糊粗集是双枝模糊粗集的特殊情况.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
刘若慧,刘保仓[3]（2014）在《双枝模糊粗集》一文中研究指出在双枝模糊集及粗糙集的基础上,给出了双枝模糊粗集的概念;讨论了下枝模糊粗集,上枝模糊粗集和双枝模糊粗集的性质。(本文来源于《第七届模糊信息与工程国际会议(ICFIE'2014)、第一届运筹与管理国际会议 (ICORG'2014)暨中国运筹学会模糊信息与工程分会第七届年会、广东省运筹学会第二届年会、粤港澳运筹学会首届年会论文集》期刊2014-11-07）
张宏宇[4]（2013）在《基于模糊粗集的人脸表情识别研究》一文中研究指出在人类的情感交流中,表情的理解和表达起着重要的作用,表情是一种重要的非语言表达方式。随着信息技术的高速发展和人类对计算机依赖性的不断增强,人机交互能力越来越受到研究者的重视。本文正是要通过研究来寻找一种精确、高效的基于人脸图像提取特征的方法,从而构建出一套完备的人脸表情识别模型。为了达成以上目标,需要解决人脸相关特征数据的模糊离散化、人脸表情识别的变精度规则获取和人脸表情识别规则发现与分类精度对比等问题。本文采用的是人脸表情混合特征提取方法,包括几何结构特征提取和统计特征提取。以USTC-NVIE数据库为研究对象,首先通过对人脸表情图像进行尺寸归一化和灰度归一化预处理。利用ASM(Active Shape Model)算法实现对测试样本面部特征点的自动标定,将标定后的人脸进行归一化处理,提取相应特征。然后,对所有预处理后的待测图像进行特征点标定。选取脸部的主要区域,包括：眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、下颌5个区域总共64个特征点,统计出这些特征点之间的几何特征；对人脸表情图像分割出的特征区域(眼睛、嘴部区域)分别进行统计特征提取,利用灰度共生矩阵计算得到8个局部统计特征(对比度、能量、熵、逆差矩、差熵、差均值、差分方差、和熵)；最后,建立表情属性表,人脸特征数据集,验证其可行性,采用变精度模糊粗集的方法,提取出人脸表情识别的决策规则。在人脸表情识别中,利用变精度思想来解决集合的包含程度问题,利用模糊集理论来解决隶属程度问题,即引入变精度模糊粗集理论来识别人脸表情。在满足一定精度的前提下,可以容许一定的模糊性,引入变精度的思想,改进基于粗集的人脸表情识别,从而使人脸表情识别更加准确、高效。试验结果表明,使用本文的方法对USTC-NVIE数据库的识别效果令人满意。(本文来源于《长春工业大学》期刊2013-04-01）
苏庆雪,李令强,孟广武[5]（2013）在《k阶区间值模糊粗集》一文中研究指出引入了基于k阶二元关系的区间值模糊粗集的概念,研究了当二元关系分别为(弱)欧几里得、串行、自反、对称、传递关系时上(下)近似算子的性质.(本文来源于《聊城大学学报(自然科学版)》期刊2013年01期）
徐正东[6]（2012）在《连续属性信息系统规则提取方法研究——基于模糊粗集包含度的视角》一文中研究指出为了从连续属性的信息系统中提取决策规则,提出了将模糊集和粗糙集理论相结合,首先使用模糊聚类技术将连续属性信息系统转化为模糊信息系统,然后使用包含度算法提取决策规则,最后通过实例验证了该方法具有较强的抗噪声能力,得出的决策规则易于应用。(本文来源于《农业图书情报学刊》期刊2012年09期）
吴明芬,韩浩瀚,曹存根[7]（2012）在《积模糊粗集模型及其模糊知识粒的表示和分解》一文中研究指出为处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识,Pawlak提出了粗集理论。之后粗集理论被推广,其方法主要有二:一是减弱对等价关系的依赖;二是把研究问题的论域从一个拓展到多个。结合这两种思想,研究基于两个模糊近似空间的积模糊粗集模型及其模糊粗糙集的表示和分解。根据这种思想,可以从论域分解的角度探索降低高维模糊粗糙集计算的复杂度问题。先对模糊近似空间的分层递阶结构———λ-截近似空间进行研究,得到不同层次知识粒的相互关系;然后定义模糊等价关系的积,并研究其性质及算法;最后构建基于积模糊等价关系的积模糊粗集模型,并讨论了该模型中模糊粗糙集的表示及分解问题,分别从λ-截近似空间和一维模糊近似空间的角度去处理,给出了可分解集的上(下)近似的一个刻画,及模糊可分解集的上(下)近似的λ-截集分解算法。(本文来源于《计算机科学》期刊2012年08期）
余仁辉,罗飞,陈伟斌,许玉格[8]（2009）在《模糊粗集理论在污水参数软测量中的应用》一文中研究指出出水水质的建模与预测是污水处理过程先进控制的基础,针对污水生化处理过程的非线性、大滞后等特点,提出一种基于模糊粗糙集和RBF神经网络的出水水质预测方法。先用模糊粗糙集理论约简属性消除冗余信息后,建立基于RBF神经网络软测量模型,并应用该模型对实际污水厂的出水氨氮预测进行仿真。结果表明了该软测量模型的可靠性和有效性。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2009年10期）
陶志,张春晓,商维[9]（2009）在《新的模糊粗集知识约简算法》一文中研究指出提出了一种基于模糊决策属性依赖度的属性相对约简算法。该算法利用粗糙集理论分析的方法,通过在知识表达系统中引入模糊决策属性依赖度的概念,来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的依赖程度,并通过模糊决策属性依赖度定义了条件属性对模糊决策属性的相对重要性,以此作为启发式信息,可以方便地求出相对核,再以相对核作为求解最小相对约简的起点。按重要性的不同逐次选择重要属性添加到相对核中,直至其依赖度达到整体条件属性依赖度时为止。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年28期）
宋云雪,张传超,史永胜[10]（2008）在《基于模糊粗集的航空发动机特征参数提取算法》一文中研究指出提取发动机性能状态的特征参数,是提高发动机故障识别正确率和可靠性的必要条件.针对实际航空发动机故障参数所具有的模糊和连续性特点,提出了一种基于模糊粗糙集的特征参数提取算法,并应用到某型航空发动机故障识别.研究结果表明:属性约简的核则为导致发动机故障的特征参数,以此特征参数进行故障诊断,可保证较高的诊断精度;同时,该算法的抗干扰性提高了整个系统故障识别的正确率.该算法可用于航空发动机故障分类、故障诊断以及状态监控.(本文来源于《航空动力学报》期刊2008年06期）
模糊粗集论文开题报告
（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：
为进一步揭示模糊集、双枝模糊集与粗糙集的关系,在双枝模糊集及粗糙集的基础上,给出了上枝模糊粗集,下枝模糊粗集及双枝模糊粗集的概念;利用双枝模糊集及粗集的性质,讨论了下枝模糊粗集,上枝模糊粗集和双枝模糊粗集的性质.由讨论可知,双枝模糊集与粗集具有紧密的联系,由二者融合构成的双枝模糊粗集与模糊粗集具有类似的性质,双枝模糊粗集是模糊粗集的推广,而模糊粗集是双枝模糊粗集的特殊情况.
（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。
模糊粗集论文参考文献
[1].刘保仓,刘畅.双枝模糊粗集的分解[J].信阳师范学院学报(自然科学版).2018
[2].刘若慧,刘保仓.双枝模糊粗集[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2016
[3].刘若慧,刘保仓.双枝模糊粗集[C].第七届模糊信息与工程国际会议(ICFIE'2014)、第一届运筹与管理国际会议(ICORG'2014)暨中国运筹学会模糊信息与工程分会第七届年会、广东省运筹学会第二届年会、粤港澳运筹学会首届年会论文集.2014
[4].张宏宇.基于模糊粗集的人脸表情识别研究[D].长春工业大学.2013
[5].苏庆雪,李令强,孟广武.k阶区间值模糊粗集[J].聊城大学学报(自然科学版).2013
[6].徐正东.连续属性信息系统规则提取方法研究——基于模糊粗集包含度的视角[J].农业图书情报学刊.2012
[7].吴明芬,韩浩瀚,曹存根.积模糊粗集模型及其模糊知识粒的表示和分解[J].计算机科学.2012
[8].余仁辉,罗飞,陈伟斌,许玉格.模糊粗集理论在污水参数软测量中的应用[J].自动化与仪表.2009
[9].陶志,张春晓,商维.新的模糊粗集知识约简算法[J].计算机工程与应用.2009
[10].宋云雪,张传超,史永胜.基于模糊粗集的航空发动机特征参数提取算法[J].航空动力学报.2008
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