导读:本文包含了非同构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:同构,句法,语义,子树,顶点,算法,求根。
非同构论文文献综述
何朝兵,魏超[1]（2019）在《8阶非同构3正则图的构造》一文中研究指出通过逐步扩张图的顶点的度的方法,运用分类讨论的思想,系统研究了8阶3正则图的构造问题,得到了8阶非同构3正则图共有8个结论,构造了全部的8阶3正则图,判断了它们之间是否同构,最后筛选出全部的8阶非同构3正则图,发现它们的数量竟然与其阶数相同。(本文来源于《淮阴工学院学报》期刊2019年01期）
俞露[2]（2017）在《基于非同构动态贝叶斯网络的研究与应用》一文中研究指出近年来,为了建模实际生活中普遍存在的非稳态时间序列,非同构动态贝叶斯网络被提出。非同构动态贝叶斯网络突破了动态贝叶斯网络中的同构限制,成为了概率图模型领域的研究热点。在利用非同构动态贝叶斯网络建模非稳态时间序列的过程中,转换点检测是一项必不可少的工作。已有的转换点检测工作未重视对可观测时间序列中转换点知识的挖掘,鉴于此,本文提出了一种发掘潜在转换点知识的算法APK-RJ-MCMC。APK-RJ-MCMC算法计算了每个时间点前后窗口中时间序列均值之间的欧氏距离,将其视为转换点的先验知识来估计该时间点作为转换点的概率,并加入到转换点采样过程的跳转动作中。通过调节转换点采样过程中新生、消去、切换动作的提议概率之比来调节动作的接受概率,从而使得拥有更大先验值的时间点拥有更大的被采样到的概率。本文在人工数据集和基因数据集上进行了实验,使用样本中真实转换点的出现频率来描述转换点的检测效果。实验结果表明,针对转换点的检测任务,本文所提出的APK-RJ-MCMC算法对比RJ-MCMC算法更加高效精准。在人工数据集上,APK-RJ-MCMC算法采样得到的真实转换点的出现频率较之APK-RJ-MCMC算法提高了16%,关于转换点分类的AUC分数提高了7%,在基因数据集上,上述两项指标则分别提高了21%,24%。除了探究非同构动态贝叶斯网络转换点检测技术,本文还将非同构动态贝叶斯网络应用于废气处理系统异常工况预测中。本文提出的异常工况预测方法可以分为四个阶段:原始数据的预处理阶段、回归模型的学习阶段、下一时刻废气排放浓度的预测阶段以及异常工况预警阶段。在预处理阶段,本文对数据进行删除无关操作变量、欠采样两项预处理操作,并检测了废气输出浓度时间序列的平稳性质;在学习阶段,本文基于非同构动态贝叶斯网络,构建了系统废气输出浓度与多影响因素之间随时间变化的回归模型,并将采样到的非同构动态贝叶斯网络的样本进行聚类,得到多组具有代表性的回归模型来表示不同工况机制下的模型;在预测阶段,本文利用朴素贝叶斯分类器将近期工况分类到所属后验概率最大的回归模型中,并利用该回归模型预测下一时刻系统的输出浓度;在预警阶段,本文设定了异常工况的划分规则,来判定上一阶段的预测是否为异常工况。实验结果表明,在废气输出浓度预测中,本文提出的方法较ARIMA模型与GLM模型,在平均绝对误差上分别降低了7.25,106.78,对异常工况的预测准确率分别提高了 10%,22%。(本文来源于《南京大学》期刊2017-05-01）
曾莎莎,彭卫平,肖庆[3]（2019）在《面向DFMC的非同构类产品模块差异性分析》一文中研究指出运用分类算法,通过不同尺度参数范围内功能和工艺一致性分析,基于主特征参数子向量匹配比较,将非同构类产品模块的等效类模型、等价类模型进行了分类.对非同构类产品模块的等效类模型、等价类模型进行了差异性分析,建立了非同构类功能等效类分析模型和非同构类工艺等价类分析模型,这些模型可直接支持产品功能、结构及工艺的精确配置.利用高中压阀门产品数据对算法进行了验证.(本文来源于《武汉大学学报(工学版)》期刊2019年01期）
俞露,高阳,史颖欢[4]（2016）在《基于滑动窗口均值先验的非同构动态贝叶斯网络转换点检测算法》一文中研究指出为了放宽动态贝叶斯网络中的同构假设,提出非同构贝叶斯网络.基于此种情况,文中提出结合先验知识的可逆跳转的马尔可夫链蒙特卡洛算法(APK-RJ-MCMC).算法基本假设为如果一个时间点左右窗口中数据均值间的欧氏距离越大,则这个时间点作为转换点的可能性越高.基于上述假设,可得到关于每个时间点作为转换点可能性的粗略估计,将其作为先验知识调控可逆跳转的马尔可夫蒙特卡洛采样技术(RJ-MCMC)采样转换点时的生成、消除、转换动作的提议概率之比,进而调节状态跳转时的接受概率.在人工数据集和基因数据集上的实验表明,相比其它算法,APK-RJ-MCMC在转换点检测上具有更高的检测后验概率.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2016年08期）
党晓方,陈伯孝,杨明磊[5]（2014）在《基于root-RARE算法的非同构分布式阵列高精度方向估计》一文中研究指出针对非同构分布式阵列无法使用旋转不变子空间算法(estimation of signal parameters via rotation invariant technique algorithm,ESPRIT),同时为了提高非同构分布式阵列的角度估计精度,提出基于求根降秩算法(root rank reduction estimator,root-RARE)的目标波达方向估计方法。由于分布式阵列的基线长度远大于半波长,合成方向图出现栅瓣,导致测角模糊。算法以root-RARE与多重信号分类算法(multiple signal classification,MUSIC)联合解模糊,以root-RARE得到的粗估计为参考,解整个非同构分布式阵列MUSIC谱估计的模糊,从而得到高精度无模糊的估计。推导非同构分布式阵列方向估计的克拉美罗界,分析算法的波达方向估计性能,同时分析分布式阵列方向估计时的基线模糊门限与信噪比门限之间的关系。仿真结果验证所提算法方向估计的正确性及有效性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2014年06期）
郭丽君[6]（2013）在《俄语词汇单位语义辖域和句法辖域的非同构现象》一文中研究指出本文以3个语气词не,только,даже作为主要分析材料,探讨4种类型俄语词汇单位语义辖域和句法辖域非同构现象。词汇单位在常规语义结构模式下,其语义辖域和句法辖域发生同构,在对语气词等虚词语义结构分析时会出现大量非常规语义结构呈现方式,语义辖域和句法辖域关系也呈现复杂化。文章总结分析俄语词汇单位语义辖域和句法辖域非同构关系类型,并提供分析非常规语义辖域和句法辖域关系的方法和路径,旨在为词汇单位句法和语义关系的研究提供有益的参考价值。(本文来源于《外语学刊》期刊2013年06期）
张楠[7]（2013）在《基于度序列的非同构无向树的最长路径长度的研究》一文中研究指出随着信息技术的迅速发展，一些NP完全问题不仅仅是一个理论问题，而逐渐成为一个具有广泛应用的实际问题。多数学者认为图的非同构问题是一个NP完全问题，其中无向树是图论中的一个重要概念，也是无向图的一种特殊形态，而无向树的非同构问题对于分子结构的研究、汉字的自动识别等有着重要的实际意义。目前，大多数学者主要对有序树及二叉树进行了研究，对于无向树的非同构问题的研究很少，而现有的研究，很多都是基于假设已知无向树的排列结构的情况下，直接利用邻接矩阵对其进行非同构的判断，存在很大的局限性且时间复杂度也很大。本文针对这种局限性和时间复杂度较高的问题，研究了一种利用顶点度序列来构造无向树的方法，并提出了一种新的概念——最长路径度序列及其长度，并利用它运用减治法的思想将可能同构的无向树组合在一起，然后再判断其是否同构。即本文的重点是基于度序列的非同构无向树的最长路径长度的研究。本文将从以下几个方面进行：（1）首先根据无向树的顶点数n，构造出无向树的所有可能的顶点度序列。（2）根据每一种度序列，研究构造无向树的方法。并按层次遍历的顺序记录无向树顶点的度数，用此序列来表示构造出的无向树。同时，利用最长路径度序列及最长路径长度，删除必同构的无向树，并将最长路径度序列或逆序列相同的无向树放在一起输出。（3）针对最长路径度序列或逆序列相同的无向树，研究判断其非同构的方法。并得出每一种度序列下可能的最长路径的长度k及其个数f_i(n,k),其中i表示n个顶点形成的第i个度序列。（4）研究n个顶点构造的所有非同构无向树中，最长路径长度为某些特定k时的总个数，即（t是顶点度序列的个数）的通用表达式及其相关性质。(本文来源于《内蒙古师范大学》期刊2013-04-20）
郭丽君[8]（2012）在《句法辖域与语义辖域非同构现象分析》一文中研究指出句子意义的研究是近年来语言学研究的重点,传统语义学关注个别词的意义,现代语义学关注整个句子的意义。句子是一个有组织的整体,句子中词与词之间通过各种联系构成整体句子结构。这使得揭示句子中语义成分的作用机制的的任务成为现代语义学重要使命。在逻辑学中,运用不同的括号,以及分层括号或点号,或者定义其括号级来区分每个逻辑词语的辖域。通常意义上,一个逻辑词的辖域,就是该逻辑词支配或作用、管辖或约束的语言表达式。但是,自然语言中词语相互作用规则极其复杂,远不是如此简单可以进行界定,尤其是存在大量的非常规现象。因此,莫斯科语义学派博古斯拉夫斯基(Ьогуславский)重新定义俄语词汇单位的辖域。认为:"一个句法结构片段,如果所含词、短语、语调手段的意义占据词汇单位L的配价α,我们就称之为词汇单位L配价α的辖域,并标注为Сдα(L)"1在大部分的情形中,语义辖域和句法辖域同构。换言之,语义辖域就是作为句法辖域的句法结构片段的意义。在句子Янесмогответитьнавопросучителя.中,否定语气词He的配价句法辖域是其肯定句Ясмогответитьнавопросучителя.的句法结构,而否定语气词的语义辖域也正是该句句法结构的意义。但存在更多规律外的复杂情形。典型语义辖域与句法辖域非同构现象为:语义辖域被填充,而句法辖域为空缺。即在带有词汇单位L的句子中,若同时具备以下两种条件:1)词位L之情境必要参与者α配价被填充,即语义配价必要参与者存在;2)填充该配价表达的标准句法位置为空,即填充语义配价的句法内容为空。那么其语义辖域填充,而句法辖域空缺。最简单的例证为:主体配价标准填充模式是主语,如:Иванвеселится.若该动词处于非人称形式(动词不定式、形动词、副动词),或处于并列和对比结构之中,主语配价标准填充模式则无法实现。显然,在句子Провеселившисъвсюночь,наутроиванзагрустил.之中,Иван填充了句子两个动词的主体配价,但仅参与到句法结构一次。对动词загруститъ,其主体配价填充为标准填充方式,而对провесесепиться来说,Иван并没有与其发生直接句法关系,其语义配价句法辖域为空。针对大量语料的研究,博古斯拉夫斯基将语义辖域和句法辖域的非同构现象主要分做六大类:a)非完整词形意义对语义辖域的填充;b)词形语法意义对语义辖域的填充;c)句法结构意义对语义辖域的填充;d)交际单位意义对语义辖域的填充;e)指称属性意义对语义辖域的填充;f)言语行为意义对语义辖域的填充。本文分析六种类型语义辖域和句法辖域非同构现象,以达到对非规律性语言材料进行分类研究,以期找到非规律语言现象背后隐藏的规律性。(本文来源于《第四届中西语言哲学国际研讨会论文摘要集》期刊2012-10-26）
叶鹭珍[9]（2011）在《具有相同子树数目的非同构树》一文中研究指出利用Schwenk的方法,证明了几乎所有的树都有一个非同构的树,使得它们有相同的子树的数目.(本文来源于《集美大学学报(自然科学版)》期刊2011年03期）
赵建伟[10]（2011）在《一列非同构的离散交叉积(英文)》一文中研究指出本文研究了R上的一类离散交叉积的因子结构及其在小波分析中的应用问题.利用群测度构造离散交叉积的方法,我们构造了R上的一列离散交叉积,并且利用比率集的方法证明了上述交叉积是互相不同构的超有限III_γ型因子.上述结论推广了已有的一些结果.(本文来源于《数学杂志》期刊2011年02期）
非同构论文开题报告
（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：
近年来,为了建模实际生活中普遍存在的非稳态时间序列,非同构动态贝叶斯网络被提出。非同构动态贝叶斯网络突破了动态贝叶斯网络中的同构限制,成为了概率图模型领域的研究热点。在利用非同构动态贝叶斯网络建模非稳态时间序列的过程中,转换点检测是一项必不可少的工作。已有的转换点检测工作未重视对可观测时间序列中转换点知识的挖掘,鉴于此,本文提出了一种发掘潜在转换点知识的算法APK-RJ-MCMC。APK-RJ-MCMC算法计算了每个时间点前后窗口中时间序列均值之间的欧氏距离,将其视为转换点的先验知识来估计该时间点作为转换点的概率,并加入到转换点采样过程的跳转动作中。通过调节转换点采样过程中新生、消去、切换动作的提议概率之比来调节动作的接受概率,从而使得拥有更大先验值的时间点拥有更大的被采样到的概率。本文在人工数据集和基因数据集上进行了实验,使用样本中真实转换点的出现频率来描述转换点的检测效果。实验结果表明,针对转换点的检测任务,本文所提出的APK-RJ-MCMC算法对比RJ-MCMC算法更加高效精准。在人工数据集上,APK-RJ-MCMC算法采样得到的真实转换点的出现频率较之APK-RJ-MCMC算法提高了16%,关于转换点分类的AUC分数提高了7%,在基因数据集上,上述两项指标则分别提高了21%,24%。除了探究非同构动态贝叶斯网络转换点检测技术,本文还将非同构动态贝叶斯网络应用于废气处理系统异常工况预测中。本文提出的异常工况预测方法可以分为四个阶段:原始数据的预处理阶段、回归模型的学习阶段、下一时刻废气排放浓度的预测阶段以及异常工况预警阶段。在预处理阶段,本文对数据进行删除无关操作变量、欠采样两项预处理操作,并检测了废气输出浓度时间序列的平稳性质;在学习阶段,本文基于非同构动态贝叶斯网络,构建了系统废气输出浓度与多影响因素之间随时间变化的回归模型,并将采样到的非同构动态贝叶斯网络的样本进行聚类,得到多组具有代表性的回归模型来表示不同工况机制下的模型;在预测阶段,本文利用朴素贝叶斯分类器将近期工况分类到所属后验概率最大的回归模型中,并利用该回归模型预测下一时刻系统的输出浓度;在预警阶段,本文设定了异常工况的划分规则,来判定上一阶段的预测是否为异常工况。实验结果表明,在废气输出浓度预测中,本文提出的方法较ARIMA模型与GLM模型,在平均绝对误差上分别降低了7.25,106.78,对异常工况的预测准确率分别提高了 10%,22%。
（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。
非同构论文参考文献
[1].何朝兵,魏超.8阶非同构3正则图的构造[J].淮阴工学院学报.2019
[2].俞露.基于非同构动态贝叶斯网络的研究与应用[D].南京大学.2017
[3].曾莎莎,彭卫平,肖庆.面向DFMC的非同构类产品模块差异性分析[J].武汉大学学报(工学版).2019
[4].俞露,高阳,史颖欢.基于滑动窗口均值先验的非同构动态贝叶斯网络转换点检测算法[J].模式识别与人工智能.2016
[5].党晓方,陈伯孝,杨明磊.基于root-RARE算法的非同构分布式阵列高精度方向估计[J].系统工程与电子技术.2014
[6].郭丽君.俄语词汇单位语义辖域和句法辖域的非同构现象[J].外语学刊.2013
[7].张楠.基于度序列的非同构无向树的最长路径长度的研究[D].内蒙古师范大学.2013
[8].郭丽君.句法辖域与语义辖域非同构现象分析[C].第四届中西语言哲学国际研讨会论文摘要集.2012
[9].叶鹭珍.具有相同子树数目的非同构树[J].集美大学学报(自然科学版).2011
[10].赵建伟.一列非同构的离散交叉积(英文)[J].数学杂志.2011
论文知识图
