一、关于集合概念学习的几点注记（论文文献综述）
贾丽娜[1]（2018）在《高中生对条件概率和独立性概念理解水平的调查研究》文中研究指明在2017年颁布的《普通高中数学课程标准》中,随机事件的独立性将由目前的选修课程转变为必修课程,随机事件的条件概率是选修性的必修课程,同时对这部分内容作了详细的要求,重点提升学生在数据分析、数学建模、逻辑推理和数学运算方面的素养。在近几年的全国卷（理科）高考试题中条件概率和独立性概念的知识占有比较大的分值。但是,通过对国内外文献的梳理,学者们对高中生在条件概率和独立性概念理解水平的研究较少。在此背景下,研究学生对条件概率和独立性概念学习的发展层次,对数学课程改革与深入实施有重要实践意义。本研究采用文献分析法、测试卷调查法和个案访谈法相结合的方法来了解学生对条件概率和独立性概念的理解情况,基于SOLO分类理论,对河北省石家庄市某重点中学的176名初步具备条件概率和独立性概念知识的高二学生进行了测试卷调查。笔者主要从以下五个问题进行研究:第一,高中生对“条件关系”和“因果关系”的理解;第二,高中生对条件概率在“放回”和“不放回”两种情境的理解;第三,高中生对独立性在“同步”和“历时”两种情境的理解;第四,高中生对两个事件和三个事件独立性的理解;第五,高中生对条件概率和独立性概念理解水平是否存在显着性差异。通过研究得出以下结论:（1）整体来看,大部分高中生对条件概率和独立性概念的理解水平处于中等水平。（2）具体来看,高中生对独立性在“历时”和“同步”两种情境的理解水平处于高水平,高中生对条件概率在“放回”和“不放回”两种情境的理解水平、对两个事件和三个事件独立性的理解水平处于中等水平,高中生对“条件关系”和“因果关系”的理解水平处于低水平。（3）文理科生对条件概率和独立性概念的理解水平存在显着性差异,理科实验班和普通班对条件概率和独立性概念的理解水平存在显着性差异。最后,基于本研究的发现,笔者主要从教材编写和教师教学两方面提出若干建议。
秦圣懿[2]（2017）在《高一学生数列学习困难的原因分析及教学策略》文中指出本文的研究以高一学生数列学习为研究内容,通过查阅文献、数列测试卷分析,并结合自己亲自去跟班研习高一学生数列学习的现状,以及结合自己所在城市重庆市学校的教学情况和近五年来高考数学中所涉及数列的考情分析。本文基于《普通高中数学课程标准（实验）》对数列的研究背景、研究目的和意义以及研究内容进行了详细地研究阐述,进而查阅相关文献总结出高一学生数列学习困难的理论基础,又通过编制数列测试卷观察高一学生数列学习的现状,从而分析得出高一学生数列学习困难类型及具体原因,最后通过实地的考察和查阅大量文献给出了改善高一学生数列学习困难的教学策略。研究工作针对高一学生数列学习的现状,对重庆市大学城第一中学校的学生进行了测试题调查分析研究,采用了测试题测试的方法,以及通过对学生的大量练习题的查阅,初步了解学生对数列的学习困难,并且观察得到学生学习数列的困难原因。再根据学生在数列学习中的一些反馈,最终得到学生学习数列存在困难的题型类型,并通过多角度的去挖掘高一学生数列学习困难的原因。通过前三章的理论基础和第四章的测试卷分析得到:高一学生数列学习困难的题目类型及困难的原因有以下三点:（1）数列概念理解困难（2）数列基本运算困难（3）数列运用的困难;针对具体的数列学习困难的题目类型和原因挖掘出了相应的教学策略有以下三点:（1）深化概念理解,提高认知水平（2）重视思维训练,提高运算能力（3）重视思想方法,总结解题策略。总而言之,本文的用意主要是为高一教师在课堂实践时提供必要的参考价值,为了能够避免教学中的教学误区,让学生在高中阶段更轻松的学习数列,更是为了在高三阶段的极限学习以及数列与不等式结合的高难度题型打下夯实的基础。
刘学刚[3]（2011）在《基于DFS的概念学习机制研究》文中研究表明概念学习作为机器学习的一种学习范式,其相关算法被广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等相关领域,并且取得了较好的应用效果。目前,研究概念学习的基础理论主要有:模糊集、粗糙集、布尔代数、经典逻辑、粒计算等。基于这些基本理论形成的概念学习方法对处理海量数据中的动态模糊数据存在不足。因此,采用动态模糊集合理论研究概念学习是一种必然的选择。经过近三年的研究,取得的成绩主要有:（1）分析了通过DFS理论研究概念学习的可行性;提出了动态模糊概念的表示模型。（2）提出了基于DF格的概念学习模型,先后介绍了动态模糊形式背景的预处理、动态模糊概念格构建以及约简算法等。（3）提出了基于DFDT的概念学习模型,先后介绍了动态模糊概念树的构建、动态模糊概念树的剪枝以及动态模糊概念规则提取算法等。（4）针对文中的算法,在人脸识别和UCI数据集上进行了相关实验,验证了算法的有效性。
王俊辉[4]（2009）在《高中生对数列的理解》文中提出数列是高中数学的重要内容,是诸多数学思想的学习载体。由于其具有丰富的现实背景,在解决现实问题中有着广泛的应用,因此,它一直是普通高等学校招生考试重点考查的内容之一。中学生对数列概念的理解程度如何?对数列的表示方法、通项公式的存在性与确定性认识存在哪些问题?在利用连续函数性质的过程中存在哪些误区?这些都是中学数学教师亟待解决的问题。本研究采用文献法、问卷调查法及访谈法,在查阅和梳理文献的基础上,编制数列知识测试卷,对三所不同性质学校共229名学生进行了测试,利用统计软件SPSS13.0对结果进行了整体分析和对比分析,并进行了有针对性的访谈。研究表明:（1）学生更易接受数列常规的表示方法;不同性质学校的学生在对概念及表示形式的理解上存在较大差异,高中生在数列的定义、数列与集合的关系、数列的表格表示法、映射表示法等各项指标上的理解均好于师范生;总体上看,男女生对数列概念的理解并无显着性差异。（2）学生对有规律的数列通项公式的存在性表示较大程度的认同;对有限数列中非等差、等比数列的通项公式、有限数列通项公式的不确定性、不确定的无限数列等的理解都存在不同程度的困难。从整体上看,在数列通项公式的理解上,师范生逊于高中生,男女生并无显着性差异。（3）整体上看,对等比数列求和公式推导过程所隐含的整体消项法的思想理解程度不高。在解决问题的能力上,高中生要好于师范生,男女生并无显着性差异。（4）多数学生并没有利用函数性质解决数列单调性问题的意识。总体上看,在对基本定义的理解与运用上,高中生好于师范生,但师范生解题的思路较为宽广,灵活性更强;男生好于女生,但在函数性质的运用上,男女生并无显着性差异。
彭蕾[5]（2008）在《DES算法S盒分析》文中研究表明S盒（Substitution Box）首次出现在Luaifer算法中,随后因DES的使用而广为流行。S盒是许多分组密码算法中唯一的非线性部件,因此,它的密码强度决定了整个密码算法的安全强度,它的工作速度决定了整个算法的制乱速度。特别地,使用高强度的S盒对于增强Feistel型密码的安全性起着至关重要的作用。对S盒的深入研究不仅有助于迭代分组密码的设计,而且对于以非线性变换为核心的密码算法的分析有相当价值,同时也有助于快速寻求满足某些特定密码需求的新的密码函数。目前对分组密码的设计主要集中在非线性S盒的设计、置换方法的选择和寻找好的密钥扩展方案。S盒的设计和构造主要集中在S盒的设计准则和构造方法上,S盒的设计准则主要有:非线性度、差分均匀度、代数次数及项数分布、扩散准则,平衡性以及相关免疫性。本文对S盒的设计准则进行了探讨,对其密码学特性进行了总结,并使用随机化来重排S盒的顺序,以提高S盒以至整个密码算法的抗攻击性。
皋军[6]（2004）在《基于模糊理论的数据挖掘技术的研究与应用》文中进行了进一步梳理本文通过对数据挖掘技术方法的研究，并充分考虑挖掘过程中模糊性，对经典的挖掘技术加以模糊处理，体现了现实世界中事物特性的不确定性和模糊性。从而在经典挖掘方法的基础上，提出了连续属性模糊离散化方法、模糊属性的相对近似约减方法、模糊关联规则挖掘方法。 通过对上述方法的测试体现了方法的有效性、可行性，并能充分说明现实世界中事物具有模糊特性，对处理具体问题有指导作用。
胡芮[7]（2002）在《关于集合概念学习的几点注记》文中研究说明
二、关于集合概念学习的几点注记（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、关于集合概念学习的几点注记（论文提纲范文）
（1）高中生对条件概率和独立性概念理解水平的调查研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究流程 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 国外研究及评述 |
| 2.2 国内研究及评述 |
| 3 研究的设计与实施 |
| 3.1 理论框架 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.3 研究对象 |
| 3.4 测试题目的来源和意图 |
| 3.5 问卷的实施 |
| 3.6 数据编码 |
| 3.7 研究过程 |
| 4 数据的整理与分析 |
| 4.1 测试情况的总体分析 |
| 4.2 “条件关系”和“因果关系”理解的描述性分析 |
| 4.3 “放回”和“不放回”两种情境理解的描述性分析 |
| 4.4 “历时”和“同步”两种情境理解的描述性分析 |
| 4.5 两个事件和三个事件独立性理解的描述性分析 |
| 4.6 差异显着性检验 |
| 5 研究结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 5.2.1 对教材编写的建议 |
| 5.2.2 对教师教学的建议 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记(含致谢) |
（2）高一学生数列学习困难的原因分析及教学策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 数列在高中数学的重要性 |
| 1.1.2 数列在高考中的地位 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 促进学生的数列理解 |
| 1.2.2 促进学生解题能力 |
| 1.2.3 为高中数列教学提供借鉴 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 数学学习困难的理论研究 |
| 2.2 高一数列学习困难的理论研究 |
| 3 高一学生数列学习困难的理论基础 |
| 3.1 高一学生数列学习困难的界定 |
| 3.1.1 数列公式记不住 |
| 3.1.2 解题时思维僵化 |
| 3.1.3 学习时缺乏信心 |
| 3.2“标准”中的数列内容的要求 |
| 3.2.1 高中数学数列内容的简单解析 |
| 4 高一学生数列学习现状调查 |
| 4.1 测试题的编制 |
| 4.2 测试实地实施 |
| 4.3 测试结果分析 |
| 5 高一学生数列学习困难类型及原因分析 |
| 5.1 数列的概念学习 |
| 5.1.1 数列概念理解困难 |
| 5.1.2 数列概念学习困难的原因分析 |
| 5.2 数列的基本运算 |
| 5.2.1 数列基本运算的困难 |
| 5.2.2 数列运算困难的原因分析 |
| 5.3 数列的应用学习 |
| 5.3.1 数列应用的困难 |
| 5.3.2 数列应用困难的原因分析 |
| 6 高一学生数列学习困难的教学策略 |
| 6.1 深化概念理解，提高认知水平 |
| 6.1.1 注重数学概念的引入 |
| 6.1.2 注重概念的形成过程 |
| 6.1.3 易混易错辨析教学 |
| 6.2 重视思维训练，提高运算能力 |
| 6.2.1 加强运算技巧培养 |
| 6.2.2 发展学生想象力，提高发散思维能力 |
| 6.2.3 注重意志品质的培养，克服畏惧心理 |
| 6.3 重视思想方法，总结解题策略 |
| 6.3.1 引导学生自我反思 |
| 6.3.2 注重合作学习 |
| 6.3.3 进行题型总结以及专题训练 |
| 7 研究结论与反思 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究反思 |
| 参考文献 |
| 附录 A：高一数学数列测试卷 |
| 致谢 |
（3）基于DFS的概念学习机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题提出 |
| 1.2 非经典集合研究现状 |
| 1.2.1 模糊集研究现状 |
| 1.2.2 动态模糊逻辑的产生 |
| 1.3 本文的内容安排 |
| 第二章 DF 概念学习理论基础 |
| 2.1 DF 概念学习的认知机理 |
| 2.1.1 传统的概念学习 |
| 2.1.2 DF 概念学习 |
| 2.2 动态模糊集合介绍 |
| 2.2.1 基本概念 |
| 2.2.2 动态模糊格理论 |
| 2.2.3 DF 关系与DF 矩阵理论 |
| 2.2.4 DFS 和概念学习的关系 |
| 2.3 DF 概念的表示模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 DF 概念学习空间模型 |
| 3.1 DF 概念学习的序模型 |
| 3.1.1 DF 假设空间的序结构 |
| 3.1.2 FIND-S 算法与候选消除算法 |
| 3.2 DF 概念学习计算模型 |
| 3.2.1 DFPAC 学习框架理论 |
| 3.2.2 DF 假设空间的样本复杂度 |
| 3.2.3 DF 出错界限模型 |
| 3.3 DF 实例空间降维模型 |
| 3.4 DF 属性空间降维模型 |
| 3.4.1 DFPCA 降维模型 |
| 3.4.2 DFLDA 降维模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于DF 格的概念学习模型 |
| 4.1 经典概念格的构建方法 |
| 4.1.1 批次式建格算法 |
| 4.1.2 增量式建格算法 |
| 4.2 基于DFS 构建格算法 |
| 4.2.1 DF 概念格的分层 |
| 4.2.2 DF 概念格逐层构建算法 |
| 4.2.3 DF 概念格临界分层构建算法 |
| 4.3 DF 概念格约简 |
| 4.3.1 概念格约简研究背景与现状 |
| 4.3.2 基于聚类技术的约简 |
| 4.4 DF 概念规则提取 |
| 4.4.1 动态模糊规则表示形式 |
| 4.4.2 动态模糊规则提取算法 |
| 4.5 算法举例和实验分析 |
| 4.5.1 算法举例 |
| 4.5.2 实验对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于DFDT 的概念学习模型 |
| 5.1 决策树的研究现状 |
| 5.1.1 决策树的研究现状 |
| 5.1.2 DF 概念树与生成策略 |
| 5.2 DF 概念树的生成 |
| 5.2.1 DF 属性选择度量标准 |
| 5.2.2 动态模糊数据的离散化 |
| 5.2.3 DF 概念树的构建算法 |
| 5.2.4 DF 概念树的剪枝策略 |
| 5.3 DF 概念规则提取与匹配算法 |
| 5.3.1 动态模糊概念规则提取 |
| 5.3.2 基于DF 概念树的概念匹配算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 应用实例与分析 |
| 6.1 基于DF 概念格的人脸识别实验 |
| 6.1.1 人脸识别简介 |
| 6.1.2 ORL 人脸库简介 |
| 6.1.3 实验平台与步骤 |
| 6.2 UCI 数据集上的数据分类实验 |
| 6.2.1 UCI 数据集上的数据分类实验 |
| 6.2.2 实验结果分析 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文研究内容总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 中英文名词对照表 |
| 致谢 |
（4）高中生对数列的理解（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 问题的提出 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究问题 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 对数列概念的研究 |
| 2.2 对数列通项的研究 |
| 2.3 对数列前n项和的研究 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 样本 |
| 3.2 研究工具 |
| 3.3 编码方法 |
| 4 研究结果与分析 |
| 4.1 对数列概念的理解 |
| 4.2 对数列通项公式的理解 |
| 4.3 对数列前n项和公式的理解 |
| 4.4 对数列单调性的理解 |
| 4.5 数列性质理解的性别差异 |
| 5 结论与启示 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 教学启示 |
| 参考文献 |
| 附录1 数列测试卷一 |
| 附录2 数列测试卷二 |
| 致谢 |
（5）DES算法S盒分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的目的和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 第2章 DES算法 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 算法描述 |
| 2.2.1 算法思想 |
| 2.2.2 初始置换(IP置换)与逆置换(IP~(-1)置换) |
| 2.2.3 F函数 |
| 2.2.4 密钥 |
| 2.2.5 解密 |
| 2.3 多重DES |
| 2.3.1 二重DES |
| 2.3.2 三个密钥的三重DES |
| 2.3.3 两个密钥的三重DES |
| 第3章 多输出布尔函数 |
| 3.1 布尔函数 |
| 3.2 布尔函数的一阶Walsh谱 |
| 3.3 多输出布尔函数 |
| 3.4 多输出布尔函数的广义一阶Walsh谱 |
| 第4章 S盒 |
| 4.1 S盒(Substitution Box)简介 |
| 4.2 S盒特性 |
| 4.2.1 非线性度 |
| 4.2.2 差分均匀度 |
| 4.2.3 代数次数及非线性阶 |
| 4.2.4 正交性 |
| 4.2.5 严格雪崩效应和扩散特性 |
| 4.2.6 相关免疫性 |
| 4.2.7 可逆性 |
| 4.2.8 没有陷门 |
| 4.3 S盒的设计方法 |
| 4.4 DES算法的S盒 |
| 4.5 DES算法的S盒输入输出分布分析 |
| 4.6 利用随机化因素来选择S盒的排列顺序以提高抗攻击能力 |
| 第5章 结论与讨论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:在校期间在省级以上刊物上公开发表的论文 |
| 附件 |
（6）基于模糊理论的数据挖掘技术的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 数据挖掘概述 |
| 1.2.1 数据挖掘的定义 |
| 1.2.2 数据挖掘系统的主要成分 |
| 1.2.3 数据挖掘系统的分类 |
| 1.2.4 数据挖掘的方法 |
| 1.2.5 数据挖掘功能 |
| 1.3 本文的贡献 |
| 1.4 本文的组织 |
| 第二章 模糊数学及模糊数据挖掘 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 模糊数学概述 |
| 2.2.1 模糊集合的定义 |
| 2.2.2 模糊集合的表示方法 |
| 2.2.3 模糊集合的关系与运算 |
| 2.3 模糊数据挖掘主要研究领域 |
| 2.3.1 连续属性的模糊处理 |
| 2.3.2 模糊规则的挖掘 |
| 第三章 连续性属性模糊离散化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 连续属性模糊离散化方法 |
| 3.3 模糊数模型 |
| 3.4 基于云模型的连续属性离散化方法 |
| 3.4.1 隶属云模型 |
| 3.4.2 连续属性模糊离散化算法 |
| 3.4.3 实例分析和算法比较 |
| 3.5 结论 |
| 第四章 属性模糊约简 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 属性约简的方法 |
| 4.3 模糊属性近似约简方法 |
| 4.3.1 模糊相似关系 |
| 4.3.2 构造相似矩阵 |
| 4.3.3 产生模糊等价类 |
| 4.4 属性相对近似约简 |
| 4.4.1 基本概念 |
| 4.4.2 近似约简算法 |
| 4.4.3 实例分析与算法比较 |
| 4.5 结论 |
| 第五章 模糊关联规则挖掘 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 经典关联规则挖掘概念 |
| 5.3 模糊关联规则挖掘概念 |
| 5.3.1 模糊关联规则的表达形式 |
| 5.3.2 模糊规则兴趣度度量 |
| 5.4 关联规则增量式更新算法 |
| 5.4.1 IUA算法简介 |
| 5.4.2 IUA算法存在的问题 |
| 5.4.3 产生My_iua_gen函数 |
| 5.5 Fuzzy_My_IUA算法 |
| 5.5.1 讨论在DBUdb和s′＞s上的应用 |
| 5.5.2 讨论在DBUdb和s′＜s上的应用 |
| 5.5.3 Fuzzy_My_IUA算法 |
| 5.5.4 实例分析与算法比较 |
| 5.6 结论 |
| 第六章 总结 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果 |
| 参考文献 |
（7）关于集合概念学习的几点注记（论文提纲范文）
| 1 集合元素的三个特性 |
| 1.1 确定性: |
| 1.2 互异性: |
| 1.3 无序性: |
| 2 数0、{0}、Φ、{Φ}的关系 |
| 3 空集的涵义 |
| 4 符号“∈”与“?” (或“?”) 的涵义 |
| 5 数集与点集 |
四、关于集合概念学习的几点注记（论文参考文献）
- [1]高中生对条件概率和独立性概念理解水平的调查研究[D]. 贾丽娜. 河北师范大学, 2018(07)
- [2]高一学生数列学习困难的原因分析及教学策略[D]. 秦圣懿. 重庆师范大学, 2017(01)
- [3]基于DFS的概念学习机制研究[D]. 刘学刚. 苏州大学, 2011(06)
- [4]高中生对数列的理解[D]. 王俊辉. 华东师范大学, 2009(01)
- [5]DES算法S盒分析[D]. 彭蕾. 贵州大学, 2008(S1)
- [6]基于模糊理论的数据挖掘技术的研究与应用[D]. 皋军. 南京航空航天大学, 2004(03)
- [7]关于集合概念学习的几点注记[J]. 胡芮. 内蒙古科技与经济, 2002(S1)