一、不协调目标信息系统的知识约简（论文文献综述）
温馨[1]（2020）在《基于概念格的知识获取理论与应用研究》文中认为信息系统是一种描述关于感兴趣对象相关定性与定量信息的标准形式。这一形式是进行信息处理任务的起点,也常被作为数据分析工具与理论的标准输入,而往往结果的输出被称作知识。信息通常为有语义的数据,知识则意味着一些基于信息的数学结构。知识的表示与获取是人工智能中的关键,其中规则挖掘是一项重要的研究内容。针对信息时代之下人们渴望有效、准确地在信息海洋中汲取有效数据,使之成为重要资源的需求,信息检索便成为一种获取知识与信息的重要手段。而文档检索是信息检索中的一项重要的子任务。概念格理论是能够进行信息处理与数据分析的一种数学工具,其主要基于形式背景将数据以形式概念进行表现,并且将其组织成以概念间偏序关系相连接的格结构,这种完整的格结构为知识的获取与信息检索提供了必要的理论与思想支持。本文在粗糙集与概念格理论的基础之上,针对决策信息系统进行知识获取、根据概念格框架的特点研究其在文档检索中的实际应用。本文具体工作主要从以下几方面展开讨论:（1）针对决策规则在协调与不协调决策信息系统如何获取的问题,本文通过利用形式概念分析理论从决策形式背景出发,定义综合概念以及中心概念,提出了一种在生成中心概念过程中进行规则提取的算法。中心概念体现出信息系统中条件属性与决策属性之间的蕴含关系,给与概念更丰富的关联知识的含义,同时也实现了决策规则与形式概念之间的有效结合。该算法避免了传统方法中分别生成条件概念与决策概念,再根据他们之间的关系确定决策规则的过程复杂性。（2）本文通过探究粗糙集理论与概念格理论的关系,得出了关于等价类与形式概念之间关系的重要结论,同时,基于等价类定义最小乐观概念格及其结构,并在最小乐观概念的基础上提出了一种针对完备决策信息系统的规则提取算法。该算法引入粒度空间,在由粗到细的粒度空间中求取各粒度下的最小乐观概念,根据最小乐观概念与决策等价类间的关系进行规则提取。（3）文档检索是信息检索中的一项重要研究内容,通过使用形式概念分析理论,提出一种基于概念格的语义文档检索模型,该模型依赖于构造的词项-文档概念格将作为一种索引来满足用户查询需求。
汪凌[2]（2019）在《不协调决策信息系统的知识约简及决策规则优化研究》文中研究指明针对不协调决策信息系统的知识约简及决策规则的优化问题,引入分布约简和最大分布约简理论,提出一种基于分布区分对象集的知识约简算法,并得到具体的优化决策规则获取方法。该算法通过求解分布区分对象集和最小析取范式从而得到知识约简集,依据属性约简集挖掘出最优决策规则集。理论分析和实例结果表明该方法的有效性和实用性。
桑彬彬,徐伟华[3]（2017）在《直觉模糊序决策信息系统的分布约简》文中研究指明本文在直觉模糊决策信息系统中引入直觉模糊序关系,建立了基于直觉模糊序关系的决策信息系统.然后,基于定义的分布协调集,给出相应分布约简的判定定理和可辨识分布矩阵,从而提供了直觉模糊序决策信息系统的属性约简方法.最后通过例题验证方法的有效性.
谢文琼[4]（2016）在《优势-等价关系下区间值目标信息系统的分配约简》文中研究表明在优势-等价关系下区间值目标信息系统中,首先描述了分配约简和近似约简的概念,随之给出了二者之间的关系,相继讨论知识约简的判定定理以及对应的辨识矩阵,提出在优势-等价关系下的区间值目标信息系统分配约简的详细计算方法.
王秋月,孙建华,郭晓林[5]（2016）在《基于不协调决策信息系统的规则获取》文中研究表明本文提出了一种新的规则获取方法,首先对单决策不协调信息系统采用最大分布约简法进行知识约简,然后通过决策分辨矩阵和决策矩阵函数来获取决策规则,从而挖掘出不协调决策信息系统中具有可信度的隐规则。最后通过实例验证了该算法的有效性,并且在一定程度上弥补了信息系统知识匮乏的缺陷。
邱婷婷,李克典[6]（2016）在《不协调目标随机信息系统中基于对象的μ-约简》文中研究表明给出目标随机信息系统的广义决策分布函数,分别引入等价关系和优势-等价关系下的两种不协调目标随机信息系统中基于对象的μ-约简的概念,得到了μ-约简的一些性质和μ-约简的判定方法及计算方法,最后用实例验证了μ-约简计算方法的有效性。
方连花,李克典[7]（2013）在《基于优势-等价关系下不协调目标信息系统的分布约简》文中认为引入优势-等价关系下不协调目标信息系统的概念,讨论了该系统的分布约简和最大分布约简之间的关系,得到了辨识矩阵及分布约简和最大分布约简的判定定理,并通过实例验证了该方法的有效性。
杨双双[8]（2013）在《基于粗糙集的不完备序决策系统知识约简与规则提取的研究》文中认为近年来，由波兰学者Z.Pawlak教授提出的粗糙集（Rough Set）理论已成为一种重要的数据挖掘与知识获取方法。粗糙集理论是一种能够有效地分析和处理不精确、不完备或不协调信息与知识的重要的数学工具。目前，粗糙集理论已被成功的应用到机器学习、模式识别、决策分析、知识发现等人工智能领域中。经典粗糙集理论是以完备的信息系统为研究对象，以等价关系为基础而提出的。在现实生活中，由于技术、资金等原因，数据的不确定性及缺损现象普遍存在，我们面临的信息系统绝大多数都是不完备的；另外，信息偏好有序也是实际决策问题的重要特征，对象属性值之间的等价关系被优势关系取代。此时，经典的粗糙集模型不再适用。因此，将经典的粗糙集理论进行扩充，使其能够应用于不完备序决策系统的知识约简和规则提取，已成为一个非常重要的研究课题。在深入阅读了大量相关的文献资料后，本文基于非对称相似关系模型和限制容差关系模型，提出了改进的粗糙集扩展模型—变精度相似关系模型，并通过理论和实例证明了该模型的合理性和可行性。为使该改进模型能够应用于不完备序决策信息系统的知识约简及规则获取，本文进一步将该模型与优势关系结合，建立了变精度相似优势关系模型，定义了相关的性质并给出了不完备序信息系统和不完备序决策系统中基于变精度相似优势关系模型的可辨识矩阵的求解方法。此外，本文引入了近似分布约简的概念并给出了不协调的不完备序决策信息系统的近似分布约简的求解方法。最后，设计并实现了变精度相似优势关系模型，利用该模型在UCI机器学习数据集上进行大量的实验，将实验结果与粗糙集理论的其他约简算法的实验结果进行对比分析，证明了本文提出的改进模型的优越性。
王瑞敏,赵晔,米据生[9]（2014）在《信息系统中属性约简的矩阵算法》文中指出属性约简是知识发现的重要课题,也是粗糙集理论的核心问题之一。主要通过定义关系矩阵、上（下）分布矩阵、模糊上（下）分布矩阵和决策矩阵,用矩阵算法计算信息系统中变精度粗糙集模型的上（下）分布约简和模糊目标信息系统中的上（下）分布约简以及决策约简。
姬楠楠,马江洪[10]（2010）在《相容关系下不协调集值目标信息系统知识约简》文中认为在不协调集值目标信息系统中定义了相容关系,并在基于相容关系的不协调集值目标信息系统中引入分配约简和近似约简的概念,讨论了二者之间的关系,并且得到了分配约简和近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立了不协调集值目标信息系统的分配和近似约简的具体方法,同时通过实例验证了该方法的有效性。
二、不协调目标信息系统的知识约简（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、不协调目标信息系统的知识约简（论文提纲范文）
（1）基于概念格的知识获取理论与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 概念格理论 |
| 1.2.2 粗糙集与粒计算理论 |
| 1.2.3 信息检索 |
| 1.3 论文内容及结构安排 |
| 第二章 基本理论 |
| 2.1 概念格理论基础知识 |
| 2.2 粗糙集理论基础知识 |
| 2.3 信息检索准备工作 |
| 2.3.1 文档粒化 |
| 2.3.2 词条化 |
| 2.3.3 词干化与词形归并 |
| 2.3.4 去除停用词 |
| 2.3.5 词项频率及权重计算 |
| 2.3.6 评估性能指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于中心概念的决策信息系统规则提取算法 |
| 3.1 基于中心概念的协调决策信息系统规则提取 |
| 3.1.1 相关定义 |
| 3.1.2 算法描述 |
| 3.1.3 复杂度分析 |
| 3.1.4 实例验证 |
| 3.1.5 实验测试 |
| 3.2 基于中心概念的不协调决策信息系统规则提取 |
| 3.2.1 相关定义 |
| 3.2.2 算法描述 |
| 3.2.3 复杂度分析 |
| 3.2.4 实例验证 |
| 3.2.5 实验测试 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于等价关系的最小乐观概念格生成算法 |
| 4.1 形式概念与等价类关系讨论 |
| 4.2 最小乐观概念格生成算法 |
| 4.2.1 相关定义 |
| 4.2.2 算法描述 |
| 4.2.3 复杂度分析 |
| 4.2.4 实例验证 |
| 4.2.5 实验测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于概念格理论的文档检索模型 |
| 5.1 经典信息检索模型 |
| 5.1.1 布尔检索模型 |
| 5.1.2 向量检索模型 |
| 5.1.3 概率检索模型 |
| 5.1.4 语言检索模型 |
| 5.2 语义关系的度量 |
| 5.3 基于概念格文档检索模型 |
| 5.3.1 检索原型 |
| 5.3.2 基于概念格的语义检索模型(SCLR) |
| 5.3.3 实例验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本章小结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）不协调决策信息系统的知识约简及决策规则优化研究（论文提纲范文）
| 1 不协调决策信息系统 |
| 2 知识约简理论分析 |
| 3 不协调决策信息系统的知识约简方法 |
| 3.1 算法原理与描述 |
| 3.2 算法分析 |
| 1) 时间复杂度分析 |
| 2) 空间复杂度分析 |
| 4 基于分布约简算法的决策规则获取 |
| 5 算例分析 |
| 6 结束语 |
（3）直觉模糊序决策信息系统的分布约简（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 基于直觉模糊序关系的决策信息系统 |
| 3 不协调直觉模糊序决策信息系统的分布约简 |
| 4 不协调直觉模糊序决策信息系统的分布约简方法 |
| 5 结论 |
（4）优势-等价关系下区间值目标信息系统的分配约简（论文提纲范文）
| 1 优势-等价关系下区间值信息系统 |
| 2 区间值目标信息系统的知识约简 |
| 3 不协调区间值目标信息系统的知识约简方法 |
| 4 结束语 |
（7）基于优势-等价关系下不协调目标信息系统的分布约简（论文提纲范文）
| 1 基于优势-等价关系的目标信息系统 |
| 2 不协调目标信息系统的分布约简 |
| 3 不协调目标信息系统的分布约简方法 |
| 4 结论 |
（8）基于粗糙集的不完备序决策系统知识约简与规则提取的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景与研究意义 |
| 1.2 相关领域研究现状 |
| 1.2.1 粗糙集理论发展与研究现状 |
| 1.2.2 不完备信息系统的研究现状 |
| 1.2.3 序信息系统的研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及创新点 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 粗糙集理论基础 |
| 2.1 知识与分类 |
| 2.2 粗糙集理论基本概念 |
| 2.2.1 信息系统 |
| 2.2.2 近似空间 |
| 2.3 知识约简 |
| 2.3.1 约简与核 |
| 2.3.2 约简算法 |
| 2.4 知识的依赖性与依赖度 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 不完备信息系统 |
| 3.1 不完备信息系统简介 |
| 3.2 不完备信息系统中的粗糙集扩展模型 |
| 3.2.1 容差关系 |
| 3.2.2 非对称相似关系 |
| 3.2.3 量化容差关系 |
| 3.2.4 限制容差关系 |
| 3.3 扩展粗糙集模型的性能比较 |
| 3.4 变精度相似关系模型 |
| 3.5 实例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 优势关系粗糙集理论 |
| 4.1 序信息系统 |
| 4.2 优势关系 |
| 4.3 序决策规则 |
| 4.4 基于优势关系的几种约简 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 变精度相似优势关系下的不完备序信息系统 |
| 5.1 变精度相似优势关系 |
| 5.2 不完备序信息系统的知识约简 |
| 5.3 不完备序决策系统中的知识约简 |
| 5.4 不协调的不完备序决策系统中的知识约简 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 实验分析 |
| 6.1 变精度相似优势关系模型的设计与实现 |
| 6.2 实验设计 |
| 6.2.1 实验数据集 |
| 6.2.2 数据集的知识约简 |
| 6.2.3 实验结果与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来的工作 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的科研工作 |
| 致谢 |
四、不协调目标信息系统的知识约简（论文参考文献）
- [1]基于概念格的知识获取理论与应用研究[D]. 温馨. 太原理工大学, 2020(07)
- [2]不协调决策信息系统的知识约简及决策规则优化研究[J]. 汪凌. 计算机应用研究, 2019(07)
- [3]直觉模糊序决策信息系统的分布约简[J]. 桑彬彬,徐伟华. 模糊系统与数学, 2017(02)
- [4]优势-等价关系下区间值目标信息系统的分配约简[J]. 谢文琼. 闽南师范大学学报(自然科学版), 2016(02)
- [5]基于不协调决策信息系统的规则获取[J]. 王秋月,孙建华,郭晓林. 中国管理信息化, 2016(02)
- [6]不协调目标随机信息系统中基于对象的μ-约简[J]. 邱婷婷,李克典. 计算机工程与应用, 2016(10)
- [7]基于优势-等价关系下不协调目标信息系统的分布约简[J]. 方连花,李克典. 模糊系统与数学, 2013(03)
- [8]基于粗糙集的不完备序决策系统知识约简与规则提取的研究[D]. 杨双双. 青岛理工大学, 2013(S1)
- [9]信息系统中属性约简的矩阵算法[J]. 王瑞敏,赵晔,米据生. 计算机工程与应用, 2014(19)
- [10]相容关系下不协调集值目标信息系统知识约简[J]. 姬楠楠,马江洪. 计算机工程与应用, 2010(32)