导读:本文包含了相对约简论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:粗糙,属性,关系,矩阵,信息系统,邻域,优势。
相对约简论文文献综述写法
孙敬[1]（2019）在《一种基于相对信息粒度的属性约简算法》一文中研究指出为了有效寻找决策信息系统中的约简,借鉴已有约简算法,依托粒计算理论,论文用信息粒库从语义和语法两个方面来刻画知识,利用相对信息粒度来衡量属性集的粒化能力,并据此提出一种基于相对信息粒度的属性约简算法,最终通过实例分析验证了该算法的有效性。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年07期）
李旭,荣梓景,阮晓曦[2]（2019）在《关系决策系统中相对不可区分和区分关系的约简》一文中研究指出针对相对不可区分和区分关系约简的问题提出相应的算法。首先,考虑等价关系中相对不可区分关系的约简,提出一种新的辨识矩阵,并在此基础上得到了一种约简算法,通过关系的补关系提出相对区分关系的约简算法。然后,将相对不可区分关系等概念推广到一般关系。对于关系决策系统的相对不可区分关系约简给出了相应的辨识矩阵,并利用关系的补关系得到了相对区分关系约简的辨识矩阵,从而得到了两者的约简算法。最后,在选取的UCI数据集上,对提出的算法进行验证。在等价关系上,基于绝对约简的相对不可区分关系的约简(EQIND)算法与相对不可区分一般关系的约简(BIIND)算法所得约简相同,基于绝对约简的相对区分关系的约简(EQDIS)算法与相对区分一般关系的约简(BIDIS)算法所得约简相同;同时算法BIIND、BIDIS可以对不完备决策表进行约简。实验结果验证了所提算法的可行性。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年10期）
孙滨,毛建景[3]（2018）在《基于相对辨识关系的属性约简算法》一文中研究指出介绍了决策信息系统中的可辨识关系、相对辨识关系等相关概念,完成了属性集独立性判定工作。将属性集的可辨识能力和相对辨识能力与属性集所辨识的对象联系起来,研究了两种基于相对辨识关系的属性重要度求解方法,完成了属性集独立或依赖、是否为决策信息系统约简的判定。依据相对辨识关系,给出了相应的改进算法,利用该算法描述因属性集属性的增减而引起它的相对辨识能力的变化。该算法是从条件属性集中先判断各个属性的相对可辨识关系,其对象对个数最大者组成约简集,然后再在此约简集中逐渐添加属性,直至满足约简的条件。该算法是一种无核的属性约简算法,无论算法时间复杂度还是约简工作量在一定程度上都有所降低,并通过实例验证了其有效性。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2018年04期）
陶加云,李英顺,赵玉鑫[4]（2015）在《一种改进的启发式最优相对属性约简算法》一文中研究指出针对在传统的粗糙集理论相对属性约简算法中因需计算可区别矩阵和正区域而导致的约简效率低下这一问题,提出一种改进的启发式最优相对属性约简算法加以解决.通过引入属性集的相对分类能力的定义给出相对属性约简的判定条件,在此基础上导出的改进相对属性约简算法既能保证约简过后的条件属性是最优的,又能提高约简效率.实际算例结果以及对比实验体现了该算法的高效性.(本文来源于《宜宾学院学报》期刊2015年12期）
葛浩,李龙澍,杨传健[5]（2015）在《基于相对分辨能力的属性约简算法》一文中研究指出在粗糙集理论中,分辨能力反映拥有知识的多少;为此,给出分辨能力相关概念、性质和计算方法,并提出基于相对分辨能力的约简定义,同时研究该约简定义与Hu差别矩阵约简之间的等价性,指出Hu差别矩阵约简可由相对分辨能力约简获得.为了进一步提高求解效率,通过减少约简过程中基数排序次数来提升效率,设计了相对分辨能力的约简算法,其时间复杂度为O(|C|~2|U|).实例分析和UcI中数据集的实验比较表明所提出的约简算法是有效的、可行的.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2015年06期）
徐婕,郭明[6]（2015）在《基于相对细化量的粗糙集属性约简算法》一文中研究指出属性约简是指将信息表中不影响决策或者分类的多余属性去掉,是粗糙集理论研究中的一个核心内容。现已证明寻找信息表的最小约简是一个NP-hard问题。目前提出的启发式算法一般没有同时考虑算法完备性和数据噪音这两个方面。在分析了属性的重要性是与其细化能力相关的基础上,提出使用相对细化量作为启发式信息的属性约简算法REDA。该算法能解决数据中的噪音问题,且从理论上和实例中证明是完备和有效的,而且求得最小约简的可能性要高于其它基于属性重要性的算法。实验也表明,REDA是一个高效的属性约简算法,能够有效地降低后继工作的时间和空间复杂度。(本文来源于《计算机科学》期刊2015年S1期）
项海飞[7]（2014）在《基于互信息粒度的相对约简的矩阵计算方法》一文中研究指出提出了一种基于互信息粒度的相对约简模型,该模型利用互信息度量决策系统中的条件属性,将互信息对属性的度量映射到布尔矩阵,并能得到完备的相对约简结果;同时给出了基于布尔矩阵属性重要度的度量方法,在此基础上,设计了一种相对约简启发式计算方法,最后通过实验验证了方法的有效性.(本文来源于《西南师范大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期）
申雪芬,谢珺,刘海峰,续欣莹[8]（2013）在《一种改进的基于相对正域的增量式属性约简算法》一文中研究指出当决策系统增加新数据时,原约简集可能不再有效,这就需要对原约简集进行动态更新,目前已有的增量算法只研究了属性或样本的动态增加。本文从邻域粗糙集理论出发,详细分析系统在增加属性和样本数据后的变化规律,得到一种改进的增量式属性约简算法。该算法利用相对正域的概念对原约简集进行动态更新,可以处理属性和样本都增加的决策系统,有效地避免了二次约简过程。从理论上分析该算法的时间复杂度,实例表明该算法和传统算法的结论是一致的,实验证明该算法提高了计算效率。(本文来源于《广西师范大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
鄂旭,周津,侯建,张龙昌,毕嘉娜[9]（2013）在《一种新的不完备食品信息系统评价属性相对约简算法》一文中研究指出本文针对不完备食品信息系统提出了一种基于粗糙集理论的评价属性相对约简方法。本文利用粗糙集等价关系的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念。然后通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,再利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简速度。实验表明该方法是简单有效的。(本文来源于《集成技术》期刊2013年03期）
吕跃进,韦碧鹏,胡明明[10]（2013）在《基于相对优势类差量的序信息系统属性约简算法》一文中研究指出针对序信息系统,定义了优势类差量和相对优势类差量,讨论了一种刻画属性重要度的新指标。在此基础上,提出一种基于相对优势类差量的启发式约简算法,它能从搜索空间中删除不重要属性,降低了约简的时间复杂度。与现有启发式约简算法相比,该算法具有较高的搜索效率。实例与实验表明了该算法的可行性与有效性。(本文来源于《模糊系统与数学》期刊2013年01期）
相对约简论文开题报告范文
（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：
针对相对不可区分和区分关系约简的问题提出相应的算法。首先,考虑等价关系中相对不可区分关系的约简,提出一种新的辨识矩阵,并在此基础上得到了一种约简算法,通过关系的补关系提出相对区分关系的约简算法。然后,将相对不可区分关系等概念推广到一般关系。对于关系决策系统的相对不可区分关系约简给出了相应的辨识矩阵,并利用关系的补关系得到了相对区分关系约简的辨识矩阵,从而得到了两者的约简算法。最后,在选取的UCI数据集上,对提出的算法进行验证。在等价关系上,基于绝对约简的相对不可区分关系的约简(EQIND)算法与相对不可区分一般关系的约简(BIIND)算法所得约简相同,基于绝对约简的相对区分关系的约简(EQDIS)算法与相对区分一般关系的约简(BIDIS)算法所得约简相同;同时算法BIIND、BIDIS可以对不完备决策表进行约简。实验结果验证了所提算法的可行性。
（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。
相对约简论文参考文献
[1].孙敬.一种基于相对信息粒度的属性约简算法[J].计算机与数字工程.2019
[2].李旭,荣梓景,阮晓曦.关系决策系统中相对不可区分和区分关系的约简[J].计算机应用.2019
[3].孙滨,毛建景.基于相对辨识关系的属性约简算法[J].计算机技术与发展.2018
[4].陶加云,李英顺,赵玉鑫.一种改进的启发式最优相对属性约简算法[J].宜宾学院学报.2015
[5].葛浩,李龙澍,杨传健.基于相对分辨能力的属性约简算法[J].系统工程理论与实践.2015
[6].徐婕,郭明.基于相对细化量的粗糙集属性约简算法[J].计算机科学.2015
[7].项海飞.基于互信息粒度的相对约简的矩阵计算方法[J].西南师范大学学报(自然科学版).2014
[8].申雪芬,谢珺,刘海峰,续欣莹.一种改进的基于相对正域的增量式属性约简算法[J].广西师范大学学报(自然科学版).2013
[9].鄂旭,周津,侯建,张龙昌,毕嘉娜.一种新的不完备食品信息系统评价属性相对约简算法[J].集成技术.2013
[10].吕跃进,韦碧鹏,胡明明.基于相对优势类差量的序信息系统属性约简算法[J].模糊系统与数学.2013