导读:本文包含了一般多元模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:直觉模糊集,粗糙集,多粒度,不确定性度量
一般多元模型论文文献综述
孙文鑫,刘玉锋[1]（2017）在《一般多粒度直觉模糊粗糙集模型》一文中研究指出直觉模糊粗糙集和多粒度粗糙集都是近几年来研究的热门课题.首先通过定义Pawlak近似空间中的支撑函数给出了一般多粒度直觉模糊粗糙近似算子的定义,并讨论了一般多粒度直觉模糊粗糙上、下近似算子的性质.其次,研究了一般多粒度直觉模糊粗糙集(λ1,λ2)截集的定义和性质.此外,还研究了一般多粒度直觉模糊集的不确定性度量以及参数(λ1,λ2)的一般多粒度直觉模糊粗糙集的不确定性度量.最后通过淘宝信息反馈的例子验证了模型的实用性和有效性.(本文来源于《西南师范大学学报(自然科学版)》期刊2017年06期）
孙文鑫,刘玉锋[2]（2015）在《一般多粒度模糊粗糙集模型》一文中研究指出通过分析多粒度和模糊粗糙集之间的联系,建立了一般多粒度模糊粗糙集模型。首先,通过定义等价信息系统下的支撑函数分别给出了等价信息系统下的一般多粒度模糊粗糙下近似算子和一般多粒度模糊粗糙上近似算子的定义;其次,为了更好的分析各算子的特性,还讨论了等价信息系统下一般多粒度模糊粗糙下、上近似算子的性质。另外,经过深入探讨分析等价信息系统下一般多粒度模糊粗糙下、上近似算子之间的关系,研究了一般多粒度模糊粗糙集模型粗糙度和精确度的定义及其性质。最后用淘宝购物这一实例更好地说明了一般多粒度模糊粗糙集模型的实际应用价值。(本文来源于《重庆师范大学学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
岳立柱[3]（2015）在《系数为一般模糊数的多元线性回归模型》一文中研究指出应用模糊结构元理论,研究系数为有界闭模糊数的多元线性回归模型。首先,对模糊结构元理论进行简要介绍,之后利用模糊结构元理论给出模糊数距离公式,进一步证明了模糊回归系数的唯一性问题。应用最小二乘法对模糊回归系数进行估计,给出了估计公式。(本文来源于《统计与决策》期刊2015年03期）
杨青龙,郭丽莎,刘妍岩[4]（2014）在《多元失效时间数据的一般边际半参数危险率模型研究》一文中研究指出在生物医学研究中,多元失效时间数据非常常见.该文提出用一般边际半参数危险率回归模型来分析多元失效时间数据.此模型包括了叁种常用边际模型:边际比例风险模型、边际加速失效时间模型和边际加速危险模型作为子模型.对于模型中的回归系数,可以通过估计方程的方法来估计它,同时也给出了基准累积危险率函数的估计.得到的估计可以证明是相合的和渐近正态的.(本文来源于《数学物理学报》期刊2014年03期）
朱志华[5]（2012）在《一般约束多元线性模型中的参数估计和检验》一文中研究指出在多元线性模型Yn×q=n×pΠp×q+ε中,在对参数做检验PΠQ=0,已有成熟的方法,文献一二中均有提到这类问题,并给出检验统计量。但是都未给出原假设成立时参数估计的表达式,由于在此种情况下参数的估计很复杂,笔者尚未在前人的着作或有文献提到过此类问题并给出参数的显式表达式。在文献3中讨论向量自回归时,曾碰到当存在约束条件RΠ=0时的参数估计问题,然而作者也只是给出了迭代解。虽然可以不用得到参数的表达式就能做检验,然而当原假设成立时,即参数确实满足PΠQ=0此类约束时,参数的求解问题便无法跳过了。本文通过对矩阵求导和一些巧妙的变换求出参数估计的显式表达式：其中A=Y'X,B=X'X,S=Y'(I-X(X'X)-1X')Y并且研究了此种情况参数估计的分布,之后给出在参数的区间估计。在本文的最后,运用前面推导出的理论,可以发现很多多元统计分析中的检验问题都可以统一到这个理论中来,包括多元线性模型中的变量选择问题,多母体的均值检验,冗余信息的检验问题以及多总体正态分布的轮廓分析问题。因此本文推出的参数估计,估计的分布以及参数的区间估计可以广泛应用于多元分析中的许多问题。(本文来源于《华东师范大学》期刊2012-05-01）
张道强,陈松灿,潘志松[6]（2004）在《一般多值双向联想记忆模型及其在IP地址识别中的应用》一文中研究指出通过引入模式相似度的概念,给出了一个一般的多值双向联想记忆模型.该模型囊括了Wang的指数式多值双向联想记忆(Mv-eBAM)以及多项式多值双向联想记忆(PBHC),并衍生出几种新的多值双向联想记忆模型,即正切联想记忆(HTBAM)和柯西联想记忆等.其中侧重对比讨论了HTBAM和Wang的PBHC模型,模拟结果显示HTBAM具有和PBHC相当的存储容量,且纠错性能显着提高.最后利用此性能,将HTBAM用于IP地址识别中,给出了一种新颖的联想IP路由查找方法.(本文来源于《应用科学学报》期刊2004年03期）
齐新安[7]（2001）在《一般多目标极小化模型解的关系分析》一文中研究指出本文在一般多目标极小化模型 (VOP ) 非劣解、弱非劣解和绝对最优解的定义基础上， 结合相关引理，讨论了这些解之间的关系，并得出了相应的结论。(本文来源于《安徽广播电视大学学报》期刊2001年02期）
叶尚辉[8]（1999）在《建立有限元模型的一般方法》一文中研究指出本文对如何从实际工程结构简化为有限元模型的问题进行了论述，提出一般原则以及建立有限元模型的几个策略与方法。(本文来源于《电子机械工程》期刊1999年06期）
奚先[9]（1999）在《多元线性模型中随机回归系数和参数的线性估计在一般估计类中的可容许性(Ⅱ)》一文中研究指出考虑多元线性模型：Ｙ＝ＸＢ＋Ｅ其中Ｙ是可观测的ｎ×ｍ矩阵，Ｂ和Ｅ分别为不可观测的ｐ×ｍ和ｎ×ｍ随机矩阵，且服从多元正态公布：ＢＥ～Ｎ（ｐ＋ｎ）·ｍＡαθ，Ｖ，其中Ｘ、Ａ、Ｖ均为已知矩阵，＞０，∧＝∧（Ｘ，Ｉｎ）∨Ｘ′Ｉｎ＞０。可为已知矩阵或未知的参数矩阵，α∈Ｒｋ×ｍ为未知的参数矩阵。本文在矩阵损失函数：（ｄ－Ｓα－ＱＢ）′（ｄ－Ｓα－ＱＢ）下，给出了Ｓα－ＱＢ的估计ＬＹ＋Ｃ在一般估计类中可容许的充分条件和必要条件，从文献［１］中得到的关于一元模型的有关结果推广到多元模型。(本文来源于《太原重型机械学院学报》期刊1999年02期）
尤进红[10]（1997）在《一般多元线性模型中共同均值参数的线性估计的可容许性》一文中研究指出本文讨论了一般多元性模型（1．1）中共同均值参数的估计问题。针对[3]中提出的六种不同形式的优良性准则，证明了当V＞0，Σ≥0时，在齐次线性估计类中这六种准则是等价的，并且得到了在相应的估计类中均值参数矩阵的线性可估函数的线性估计的可容许性特性。当V≥0，Σ≥0时可分为两类，并且得到了第一类中均值参数矩阵的线性可估函数的线性估计的可容许性特征，还进一步讨论了非齐线性估计类的容许性问题。(本文来源于《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊1997年04期）
一般多元模型论文开题报告
（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：
通过分析多粒度和模糊粗糙集之间的联系,建立了一般多粒度模糊粗糙集模型。首先,通过定义等价信息系统下的支撑函数分别给出了等价信息系统下的一般多粒度模糊粗糙下近似算子和一般多粒度模糊粗糙上近似算子的定义;其次,为了更好的分析各算子的特性,还讨论了等价信息系统下一般多粒度模糊粗糙下、上近似算子的性质。另外,经过深入探讨分析等价信息系统下一般多粒度模糊粗糙下、上近似算子之间的关系,研究了一般多粒度模糊粗糙集模型粗糙度和精确度的定义及其性质。最后用淘宝购物这一实例更好地说明了一般多粒度模糊粗糙集模型的实际应用价值。
（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。
一般多元模型论文参考文献
[1].孙文鑫,刘玉锋.一般多粒度直觉模糊粗糙集模型[J].西南师范大学学报(自然科学版).2017
[2].孙文鑫,刘玉锋.一般多粒度模糊粗糙集模型[J].重庆师范大学学报(自然科学版).2015
[3].岳立柱.系数为一般模糊数的多元线性回归模型[J].统计与决策.2015
[4].杨青龙,郭丽莎,刘妍岩.多元失效时间数据的一般边际半参数危险率模型研究[J].数学物理学报.2014
[5].朱志华.一般约束多元线性模型中的参数估计和检验[D].华东师范大学.2012
[6].张道强,陈松灿,潘志松.一般多值双向联想记忆模型及其在IP地址识别中的应用[J].应用科学学报.2004
[7].齐新安.一般多目标极小化模型解的关系分析[J].安徽广播电视大学学报.2001
[8].叶尚辉.建立有限元模型的一般方法[J].电子机械工程.1999
[9].奚先.多元线性模型中随机回归系数和参数的线性估计在一般估计类中的可容许性(Ⅱ)[J].太原重型机械学院学报.1999
[10].尤进红.一般多元线性模型中共同均值参数的线性估计的可容许性[J].华东师范大学学报(自然科学版).1997