导读:本文包含了模糊约简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,矩阵,属性,直觉,粒度,优势。
模糊约简论文文献综述
林玉梅,方连花,郭新华[1]（2019）在《优势—等价关系下直觉模糊决策信息系统的分配约简》一文中研究指出直觉模糊决策信息系统常用于处理考察对象的分级决策问题,然而知识库中的有些属性有时是不必要的、冗余的,在保持某种分类质量不变的条件下,去掉冗余属性,利用重要的属性来获取决策规则。在目前的文献中,决策属性都是利用优势关系下进行分类的,得到的决策规则的不确定性最大。所以希望在直觉模糊决策信息系统中,针对条件属性做优势关系划分,对决策属性做等价划分,对直觉模糊决策信息系统的属性进行分配约简和近似约简。通过讨论它们的基本性质及其联系,给出优势-等价关系下直觉模糊决策信息系统的属性约简的判定定理及其辨识矩阵,最后通过算例验证与评估此理论与方法的正确性与有效性。(本文来源于《长春工程学院学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
赵晋欢,王长忠[2]（2019）在《基于模糊粗糙集的辨识矩阵属性约简方法》一文中研究指出通过构造辨识矩阵进行属性约简是一种有效的降低数据维度的方法.然而,经典粗糙集构造的辨识矩阵的局限性在于并不适用于连续型数据,只适用于离散型数据.因此,本文研究在模糊粗糙集下的辨识矩阵属性约简模型,并讨论该模型的相关数学性质,提出相应的算法来对连续型数据进行属性约简.通过实例验证该方法是有效的.(本文来源于《渤海大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
王延玲[3]（2019）在《模糊环境下几类信息系统的约简》一文中研究指出信息系统属性约简和决策规则获取是粗糙集理论及模糊粗糙集理论的重要应用。模糊粗糙集理论,它是粗糙集和模糊集理论的结合,可以处理不确定的、模糊的信息。模糊关系在集值信息系统和实值信息系统中的应用,极大地减少了信息系统属性约简以及决策规则获取过程中的信息丢失。本文针对几类信息系统,基于模糊相容关系,研究属性约简问题,并提出一类新的模糊粗糙集模型。论文主要包括以下几个部分:第一章介绍模糊粗糙集理论以及信息系统属性约简的研究背景及研究现状,并说明文章组织和创新点。第二章回顾经典粗糙集模型和模糊粗糙集模型的基础知识,如相容关系、论域的覆盖、论域的划分以及模糊集、模糊关系等基本概念。第叁章首先研究集值信息系统的约简问题。通过定义模糊关系矩阵的相似度,利用矩阵的取小运算和比较运算,给出基于模糊相容关系的属性约简的启发式算法。然后,研究集值决策信息系统的相对约简问题。根据相对约简的特点,对条件属性所确定的模糊关系矩阵进行改造,采用类似于计算集值信息系统约简的方法,给出求决策信息系统的相对约简的矩阵运算方法。该方法也适应于利用模糊关系刻画对象间相似度的其它类型的信息系统。第四章针对模糊决策实值信息系统,提出决策区间支持集的定义,并基于决策区间支持集定义两类相对约简:基于模糊相容关系的相对约简和基于最大相容类的相对约简。对于第一类相对约简,给出区分函数计算方法和启发式算法;对于第二类相对约简,给出区分函数计算方法,并利用第二类相对约简进行决策规则的优化。最后,讨论这两类相对约简之间的关系。第五章在模糊覆盖近似空间中,给出对象的基于模糊相容关系的模糊β-邻域的概念,利用模糊b-邻域提出一类新的模糊粗糙集模型,并讨论新模型所满足的性质。最后,基于新模型,在集值决策信息系统中给出相对约简的定义。(本文来源于《济南大学》期刊2019-06-01）
梁美社[4]（2019）在《基于辨识矩阵的多伴随模糊粗糙集属性约简》一文中研究指出属性约简是信息系统中知识发现的重要过程.已有的多伴随模糊粗糙集模型中,通过定义模糊L-测度得到的属性约简均为水平α下的近似约简.针对这个问题,在多伴随模糊粗糙集模型的基础上,通过定义新的模糊不可辨识关系,构造了属性约简的可辨识矩阵,讨论了约简的计算方法和相关性质,得到了模糊决策信息系统的精确属性约简,并利用实例对其进行了分析和证明.(本文来源于《石家庄职业技术学院学报》期刊2019年02期）
梁美社,米据生,冯涛[5]（2018）在《广义优势多粒度直觉模糊粗糙集的属性约简》一文中研究指出证据理论和多粒度粗糙集模型的结合已成为知识挖掘中的热点研究之一,其建立的模型已被应用于不完备、覆盖、模糊等信息系统,但在直觉模糊决策信息系统中还未见相关讨论。首先,在直觉模糊决策信息系统中利用叁角模和叁角余模定义了3种优势关系,得到了3种优势类,并构造了广义优势关系多粒度直觉模糊粗糙集模型;其次,基于证据理论,讨论了广义多粒度直觉模糊粗糙集的信任结构;然后,通过定义粒度重要性和属性重要性给出了属性约简方法;最后,通过实例说明了该模型在处理直觉模糊决策信息系统时是有效的。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年10期）
刘金平,张五霞,唐朝晖,何捷舟,徐鹏飞[6]（2019）在《基于模糊粗糙集属性约简与GMM-LDA最优聚类簇特征学习的自适应网络入侵检测》一文中研究指出网络入侵方式已日趋多样化,其隐蔽性强且变异性快,开发灵活度高、适应性强的实时网络安全监测系统面临严峻挑战.对此,提出一种基于模糊粗糙集属性约简(FRS-AR)和GMM-LDA最优聚类簇特征学习(GMM-LDA-OCFL)的自适应网络入侵检测(ANID)方法.首先,引入一种基于模糊粗糙集(FRS)信息增益率的属性约简(AR)方法以实现网络连接数据最优属性集选择;然后,提出一种基于GMM-LDA的最优聚类簇特征学习方法,以获得正常模式特征库和入侵模式库的最优特征表示,同时引入模式库自适应更新机制,使入侵检测模型能够适应网络环境动态变化. KDD99数据集和基于Nidsbench的网络虚拟仿真实验平台的入侵检测结果表明,所提出的ANID方法能有效适应网络环境动态变化,可实时检测出真实网络连接数据中的各种入侵行为,其性能优于当前常用的入侵检测方法,应用前景广阔.(本文来源于《控制与决策》期刊2019年02期）
张炜,王加阳,帅勇,龙陈锋[7]（2019）在《直觉模糊决策系统的知识约简》一文中研究指出决策系统可划分为协调决策系统和不协调决策系统,两种系统的约简通常不一致。首先介绍相对约简、相对信任约简和相对似然约简的基本概念,并给出直觉模糊粗糙集具有数值特征的充分不必要条件,即上、下近似算子具有可加性和可乘性。然后分析决策系统的一致性,当为协调决策系统时,直觉模糊决策系统的相对约简、相对信任约简和相对似然约简叁者等价;当为不协调决策系统时,在广义决策优势关系下,不协调决策系统的约简与协调决策系统等价。通过上述研究,进一步完善了直觉模糊粗糙集决策系统约简的研究。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2019年07期）
杨霁琳,张贤勇,唐孝[8]（2018）在《模糊决策表中基于OWA算子的叁支属性约简》一文中研究指出在模糊决策表中,基于有序加权平均(Ordered weighted averaging,OWA)算子建立的相容关系中,OWA算子是一个信息集成工具。本文利用OWA算子及其诱导的截集相容关系,分别讨论基于正域、负域与边界域的属性约简。首先,利用OWA算子中的权重给出属性区分对象的贡献度;然后,根据属性贡献度定义每个属性被约简的可能性;从而给出模糊决策表的一种启发式叁支属性约简方法,该方法可以减少属性约简的搜索空间并避免属性约简的盲目性;最后,利用实例来分析影响该叁支区域属性约简方法的主要因素,并说明该启发式属性约简方法的合理性和有效性。本文提出的属性贡献度度量及启发式叁支属性约简方法将减少属性约简的搜索空间,有益于模糊决策表特征选取的应用。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2018年04期）
杜文胜[9]（2019）在《直觉模糊序决策系统的部分一致约简》一文中研究指出直觉模糊决策系统是模糊决策系统的扩展,其中条件属性值均为直觉模糊元。讨论属性值之间带有序关系的直觉模糊决策系统,即直觉模糊序决策系统。首先,引入直觉模糊序决策系统的部分一致约简,并证明了在一致直觉模糊序决策系统中,部分一致约简恰为相对约简,因此部分一致约简是相对约简在不一致直觉模糊序决策系统中的扩展。其次,给出求解直觉模糊序决策系统全部部分一致约简的部分一致辨识矩阵和辨识函数。然后,介绍了部分一致约简的两种等价形式:下约简和下近似约简。最后,用实例验证了约简计算方法的可行性。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2019年03期）
任晓霞,薛凡[10]（2018）在《基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法》一文中研究指出属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评估,最后给出一种启发式属性约简算法。实验结果表明,所提出的算法具有较好的属性约简性能。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年09期）
模糊约简论文开题报告
（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：
通过构造辨识矩阵进行属性约简是一种有效的降低数据维度的方法.然而,经典粗糙集构造的辨识矩阵的局限性在于并不适用于连续型数据,只适用于离散型数据.因此,本文研究在模糊粗糙集下的辨识矩阵属性约简模型,并讨论该模型的相关数学性质,提出相应的算法来对连续型数据进行属性约简.通过实例验证该方法是有效的.
（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。
模糊约简论文参考文献
[1].林玉梅,方连花,郭新华.优势—等价关系下直觉模糊决策信息系统的分配约简[J].长春工程学院学报(自然科学版).2019
[2].赵晋欢,王长忠.基于模糊粗糙集的辨识矩阵属性约简方法[J].渤海大学学报(自然科学版).2019
[3].王延玲.模糊环境下几类信息系统的约简[D].济南大学.2019
[4].梁美社.基于辨识矩阵的多伴随模糊粗糙集属性约简[J].石家庄职业技术学院学报.2019
[5].梁美社,米据生,冯涛.广义优势多粒度直觉模糊粗糙集的属性约简[J].计算机科学.2018
[6].刘金平,张五霞,唐朝晖,何捷舟,徐鹏飞.基于模糊粗糙集属性约简与GMM-LDA最优聚类簇特征学习的自适应网络入侵检测[J].控制与决策.2019
[7].张炜,王加阳,帅勇,龙陈锋.直觉模糊决策系统的知识约简[J].计算机科学与探索.2019
[8].杨霁琳,张贤勇,唐孝.模糊决策表中基于OWA算子的叁支属性约简[J].数据采集与处理.2018
[9].杜文胜.直觉模糊序决策系统的部分一致约简[J].计算机科学与探索.2019
[10].任晓霞,薛凡.基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法[J].计算机工程与应用.2018
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