导读:本文包含了析取范式论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:置信规则库,析取范式,规则库构建,证据推理
析取范式论文文献综述
张婕,傅仰耿,巩晓婷[1]（2019）在《利用聚类分析构建基于析取范式的置信规则库》一文中研究指出针对现有基于析取范式的置信规则库构建方法存在过拟合、未合理利用已知数据信息等问题,提出利用聚类分析构建基于析取范式的置信规则库的新方法.该方法通过对样本数据的输出结果进行聚类分析,获取输出结果的分布特征,以确定系统的规则数、结果评价等级等相关参数,并充分利用样本已知信息,完成基于析取范式的置信规则库构建.为验证所提方法的有效性,选取输油管道和桥梁风险评估两个实验进行验证,结果表明,所提方法构建规则库系统能快速确定系统规模,并获得较高的推理性能.(本文来源于《福州大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
王欣欣[2]（2016）在《析取范式随机森林在人脸识别中的应用研究》一文中研究指出作为最具挑战的研究课题,人脸识别技术近年来备受人们的关注。人脸识别是一种通过计算机提取人脸的特征,并根据这些特征进行身份验证的技术。人们对人脸识别技术的研究已有了很长一段时间,并且产生了许多有效的方法,但如何运用这些方法来满足不同条件下的识别需求,仍然是目前研究的重点。本文对现有的人脸识别方法进行了研究与总结,并引入析取范式的概念,提出一种基于析取范式随机森林的人脸识别方法。论文的主要工作及创新点如下:(1)对国内外人脸识别方法进行总结和分析,并对目前几种热门的特征提取方法和分类器算法进行详细介绍。(2)为了对随机森林算法中的弱分类器进行有效的整合,提高模型的分类能力,本文引入析取范式的概念,提出一种基于析取范式的随机森林模型——析取范式随机森林。本文将析取范式构建模型的思想应用于随机森林算法中,先对随机森林中的弱分类器进行整合,再利用后向传播的思想建立全局目标函数,进而达到使模型中所有弱分类器都能在统一框架下进行学习的目的。实验结果表明,将析取范式构建模型的思想应用于随机森林算法中,可以有效地提高模型的分类性能,减小模型的泛化误差。(3)本文除了采用对比的实验策略对模型的训练时间和错误率进行测试外,还考虑到在实际实验过程中,可能会出现人为标错样本或边缘样本错误标注的现象。所以实验中加入了一定数量的错误样本,进而验证模型对错误样本的容忍能力,即考察加入错误样本后模型的分类准确率是否会产生很大的变化。实验结果表明,与随机森林相比析取范式随机森林对错误样本有很强的容忍能力。(4)本文采用多方向二维主成分分析方法对人脸图像进行特征提取,并用析取范式随机森林模型对人脸图像进行识别。本文采取对比实验策略,通过与随机森林模型实验结果的对比,验证析取范式随机森林模型在人脸识别方面的优越性。实验结果证明本文提出的析取范式随机森林方法在人脸识别中是可行的,并且由于本文提出的模型比随机森林模型的分类性能好,所以在识别率方面和随机森林模型相比有所提高。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2016-06-01）
于剑标,李小荣[3]（2015）在《主析取范式在项目投资中的应用》一文中研究指出在项目投资中,有许多问题可以利用离散数学中主析取范式来处理和解决。本文通过几个具体实例来了解和探讨主析取范式在项目投资中的应用,其思维方法和处理问题的过程,大家可以参考和借鉴,有利于提高大家分析问题、处理问题和解决实际问题的能力。(本文来源于《科技风》期刊2015年05期）
李友雨,张兴芳[4]（2014）在《Luk命题演算系统的析取范式逻辑不等式组的解法》一文中研究指出在模糊逻辑不断走向成熟的过程中,众多学者对Lukasiewicz命题演算系统进行了大量研究并取得一些有价值的成果.对Lukasiewicz模糊逻辑析取范式不等式组的解法进行了初步探究.首先,引入了Lukasiewicz模糊逻辑析取范式不等式组的概念.然后,列举了所有的一维及二维模糊逻辑析取范式不等式组.最后,给出了它们的解的一般形式.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2014年02期）
杨菲[5]（2013）在《主析取范式的求法及其应用》一文中研究指出本文综述了求主析取范式的叁种主要方法,即推演法、真值表法、构造树法,并从经典例题入手分析了叁种方法的应用技巧。(本文来源于《科教文汇(下旬刊)》期刊2013年02期）
蒙祖强,周石泉,黄柏雄[6]（2013）在《基于多线程技术的分辨函数析取范式生成算法》一文中研究指出基于分辨矩阵计算信息系统的所有约简,都需要将合取范式转化为析取范式,但是该转化过程存在组合爆炸问题。为解决该问题,根据合取范式、合取运算和析取运算的特点,构建析取范式转化的并行模型,提出基于多线程技术的分辨函数析取范式生成算法,利用Windows的自动线程调度功能提高范式转换的效率。实验结果表明,该算法的析取范式转化效率会随着合取范式长度的增加而提高,适合在多核CPU计算机上运行。(本文来源于《计算机工程》期刊2013年01期）
索中英,程嗣怡,苟新禹[7]（2012）在《基于极小析取范式的属性约简算法》一文中研究指出属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,针对求取决策表所有决策约简集的NP问题,化繁为简将问题转化为对象动态增加下的决策约简求取问题。在深入分析了可辨识矩阵中可辨识集的特点及相互关系的基础上,优化改进决策辨识矩阵:①两对象之间不作逆向比较;②将决策可辨识矩阵列简化为属性等价类;③正域等价类作为决策可辨识矩阵的行,分情况给出了新决策表求取所有决策约简集的极小析取范式属性约简方法。该方法统一解决了相容和不相容决策表所有决策约简集的求取问题,最后通过实例分析验证了算法的可行性与有效性,为决策表的属性约简提供了一条高效的途径。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2012年06期）
智慧来,智东杰,刘宗田[8]（2012）在《从合取范式到析取范式的转换研究》一文中研究指出为了解决粗糙集分辨函数的计算、概念格中内涵缩减的计算、逻辑程序设计的规则简化等问题,抽象出了从合取范式到析取范式转换这一核心问题。提出了利用极小覆盖来实现从合取范式到析取范式的转换,给出了一个增量式的算法。为了扩大范式转换的使用范围,定义了伪合取范式,并给出伪合取范式到析取范式的转换方法。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2012年02期）
王宝丽,姚喜妍[9]（2010）在《由合取范式求主析取范式的一种新方法》一文中研究指出通过构造树,给出一种由合取范式求主析取范式的方法,该方法能够比较方便地得到命题公式的主析取范式。(本文来源于《运城学院学报》期刊2010年05期）
古华茂,王勋,凌云,高济[10]（2010）在《完全析取范式群判定SHOIN(D)-可满足性》一文中研究指出针对非循环概念提出了一种对SHOIN(D)-概念可满足性进行判断的方法——CDNF(complete disjunctive normal form)算法.该算法通过把非循环定义的概念描述本身构建成分层次的析取范式群,并通过子句重用技术阻止无谓的子概念扩展,这样的析取范式群具有可满足性自明性,从而可以实现对SHOIN(D)-概念可满足性的直接判断.该算法基本上消除了判断过程中描述重复的现象,从而在空间、时间性能上都比Tableau算法有更好的表现.关键词:描述逻辑推理;可满足性;析取范式;SHOIN(D);Tableau(本文来源于《软件学报》期刊2010年08期）
析取范式论文开题报告
（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：
作为最具挑战的研究课题,人脸识别技术近年来备受人们的关注。人脸识别是一种通过计算机提取人脸的特征,并根据这些特征进行身份验证的技术。人们对人脸识别技术的研究已有了很长一段时间,并且产生了许多有效的方法,但如何运用这些方法来满足不同条件下的识别需求,仍然是目前研究的重点。本文对现有的人脸识别方法进行了研究与总结,并引入析取范式的概念,提出一种基于析取范式随机森林的人脸识别方法。论文的主要工作及创新点如下:(1)对国内外人脸识别方法进行总结和分析,并对目前几种热门的特征提取方法和分类器算法进行详细介绍。(2)为了对随机森林算法中的弱分类器进行有效的整合,提高模型的分类能力,本文引入析取范式的概念,提出一种基于析取范式的随机森林模型——析取范式随机森林。本文将析取范式构建模型的思想应用于随机森林算法中,先对随机森林中的弱分类器进行整合,再利用后向传播的思想建立全局目标函数,进而达到使模型中所有弱分类器都能在统一框架下进行学习的目的。实验结果表明,将析取范式构建模型的思想应用于随机森林算法中,可以有效地提高模型的分类性能,减小模型的泛化误差。(3)本文除了采用对比的实验策略对模型的训练时间和错误率进行测试外,还考虑到在实际实验过程中,可能会出现人为标错样本或边缘样本错误标注的现象。所以实验中加入了一定数量的错误样本,进而验证模型对错误样本的容忍能力,即考察加入错误样本后模型的分类准确率是否会产生很大的变化。实验结果表明,与随机森林相比析取范式随机森林对错误样本有很强的容忍能力。(4)本文采用多方向二维主成分分析方法对人脸图像进行特征提取,并用析取范式随机森林模型对人脸图像进行识别。本文采取对比实验策略,通过与随机森林模型实验结果的对比,验证析取范式随机森林模型在人脸识别方面的优越性。实验结果证明本文提出的析取范式随机森林方法在人脸识别中是可行的,并且由于本文提出的模型比随机森林模型的分类性能好,所以在识别率方面和随机森林模型相比有所提高。
（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。
析取范式论文参考文献
[1].张婕,傅仰耿,巩晓婷.利用聚类分析构建基于析取范式的置信规则库[J].福州大学学报(自然科学版).2019
[2].王欣欣.析取范式随机森林在人脸识别中的应用研究[D].武汉理工大学.2016
[3].于剑标,李小荣.主析取范式在项目投资中的应用[J].科技风.2015
[4].李友雨,张兴芳.Luk命题演算系统的析取范式逻辑不等式组的解法[J].系统科学与数学.2014
[5].杨菲.主析取范式的求法及其应用[J].科教文汇(下旬刊).2013
[6].蒙祖强,周石泉,黄柏雄.基于多线程技术的分辨函数析取范式生成算法[J].计算机工程.2013
[7].索中英,程嗣怡,苟新禹.基于极小析取范式的属性约简算法[J].空军工程大学学报(自然科学版).2012
[8].智慧来,智东杰,刘宗田.从合取范式到析取范式的转换研究[J].计算机工程与应用.2012
[9].王宝丽,姚喜妍.由合取范式求主析取范式的一种新方法[J].运城学院学报.2010
[10].古华茂,王勋,凌云,高济.完全析取范式群判定SHOIN(D)-可满足性[J].软件学报.2010