导读:本文包含了属性划分论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:学区,学区划分,具体行政行为,法律规制
属性划分论文文献综述
程雁雷,隋世锋[1]（2019）在《论学区划分的法律属性及其法律规制》一文中研究指出学区划分是县级教育行政部门依职权作出的规范义务教育招生入学秩序,影响适龄儿童少年享有义务教育资源机会平等权,能够对特定适龄儿童少年产生外部法律效力的具体行政行为。当前,学区划分存在划分标准不清晰,信息公开程度低、公众参与不足等问题。为规范教育行政部门在学区划分中的自由裁量权,有必要从标准和程序两个维度对其进行法律规制,以此实现学区划分法治化,进而推动义务教育治理现代化。(本文来源于《行政法学研究》期刊2019年05期）
李虎平,徐文文[2]（2019）在《新一轮国企改革的着力点:划分国企的商业属性和公益属性》一文中研究指出国有企业改革是新时代构建我国现代经济体系的重要环节,不仅是焕发出我国国有经济活力的关键所在,更是社会主义市场经济的热点和难点问题。十九大报告以建立现代经济体系的新目标为基础,对国有企业全面深化改革提出了新要求。当前我国国企改革仍面临着国企性质与功能的定位、内部与外部治理效率、利益分配、国有资产流失以及国企与政府和市场关系等诸多饱受争议的问题。新一轮国企改革绝不是国有企业民营化或完全退出竞争性领域,而是要以划分国有企业的商业属性和公益属性为着力点,在明确国有企业双重属性的基础上引入分类治理。(本文来源于《濮阳职业技术学院学报》期刊2019年04期）
江新源[3]（2019）在《基于属性划分信息增益的函数依赖挖掘算法研究》一文中研究指出随着互联网时代的进一步发展,数据成为了一种新兴的生产资料。当前,各行各业的信息系统中包含了大量的数据,尤以关系型数据为主,这些数据往往存在错误,难以有效利用。因此,人们希望能够找到一些行之有效的策略对数据进行修复,而在关系型数据中,函数依赖扮演了数据修复的重要角色。函数依赖(Functional Dependency)是关系模型中的一个重要概念,可被用于模式泛化,数据清洗,数据修复,数据整合等。关系数据下的函数依赖发现方法已经被研究数十年,并提出了各种函数依赖挖掘方法,但是仍旧残存了一些问题,例如挖掘属性数目庞大的数据库实例中的函数依赖时,算法速度仍然不理想。近年来传统的发现算法如深度优先遍历的DFD,其时间复杂度会呈现指数级上升。针对该问题,本文提出了属性划分信息增益这一概念,将原始DFD函数依赖发现算法和HYFD算法中的集中抽样方法相结合。首选使用属性划分间的信息增益列表改进原始DUCC算法中下一节点选择的随机游走备选策略,以此寻找唯一属性组合MUC,再通过集中抽样处理方法对数据集进行抽样计算得到非函数依赖,最后对单属性主键节点、非单属性主键、非函数依赖节点路线进行剪枝,并参考信息增益列表对原始DFD算法的起始路线进行选择,使得改进后的算法理论上优于原始算法。最后本文利用Metanome下的公开数据集对算法进行了验证,并开发了一种能够自动检测和修复数据的excel插件。实验结果表明,基于属性划分信息增益的函数依赖挖掘算法相比原始DFD速度更快。当数据集的记录数和属性数较大时,改进后的算法与原始算法相比具有更好的鲁棒性。同时,由于采取了集中抽样处理方法,当改进的算法在计算数据集较大的情况下,其内存开销相比原始DFD算法更小。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-06）
闫文文,谷东起,田梓文,明洁,王勇智[4]（2019）在《基于自然属性的无居民海岛等别划分》一文中研究指出为科学配置我国无居民海岛资源,促进无居民海岛的开发利用与保护,文章基于无居民海岛的自然属性,研究无居民海岛的等别划分。研究结果表明:对于可开发利用的无居民海岛,以充分体现海岛价值、定性和定量相结合以及具有导向性、客观性和可操作性为原则划分等别;遴选权益价值、生态价值和资源价值3类要素及其14个指标,构建无居民海岛等别划分指标体系;除直接定性划分为禁止开发利用等别和最高等别的无居民海岛外,依据海岛的面积、离岸距离、植被和沙滩情况,将无居民海岛划分为6个等别。基于自然属性的无居民海岛等别划分指标体系更具科学性和实用性。(本文来源于《海洋开发与管理》期刊2019年04期）
乔虹,田玉玲,马建芬[5]（2018）在《基于多属性融合策略的复杂网络社团划分算法》一文中研究指出为解决目前社团划分算法依赖于单一度量方法,划分结果不够准确,无法适应不同类型的网络划分需求的问题,通过一种多属性融合策略方法研究社团划分。该算法首先基于节点连接,综合度量了多个影响社团划分的属性,并引入模块度概念确定各属性融合的权重,为划分增加了客观的参考信息,从而提高划分准确率;其次,针对传统划分方法迭代次数过多、效率低的问题,利用人工免疫网络内在的全局并行搜索能力实现对社团核心节点的快速寻优,并提出动态算子、免疫检测因子和反向学习机制对人工免疫网络的收敛速度和局部最优问题加以改进,从而提高寻优效率,缩短算法执行时间。最后,在叁个经典真实数据集(Zachary、Dolphin、College Football)上进行实验,并将结果与经典算法对比。结果表明,该算法能适应不同的网络,且在较短的执行时间里实现更加精确的划分。可见,相比传统算法,本文算法具有更高的划分效率。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年32期）
李苗,崔军[6]（2018）在《政府间事权与支出责任划分:从错配到适配——兼论事权责任层次和权力要素的双重属性》一文中研究指出责任层次是理解事权内在属性的流行视角,但其忽略了事权的权力要素属性。着眼于我国"上级决策、下级执行"的特殊国情,一个新的思路就是兼顾事权责任层次和权力要素的双重属性。本文在阐释事权与支出责任相关概念时将着重分析事权的双重属性,随后文章聚焦当前政府间事权与支出责任划分错配问题。文章指出,错配的集中表现有:"内外不分"式错配、"张冠李戴"式错配、"上级点单"式错配、"齐抓共管"式错配和"小马拉大车"式错配等形式。在此基础上,本文对错配的成因进行理论分析,继而从成因入手去探寻政府间事权与支出责任划分适配的现实进路,最后本文进行研究总结和展望。(本文来源于《公共管理与政策评论》期刊2018年04期）
王卓,聂斌,罗计根[7]（2018）在《几何平均参与评价划分属性的决策树》一文中研究指出针对信息增益偏向于多值属性,信息增益率倾向于少值属性的特点,研究几何平均参与评价划分属性的决策树。从候选划分属性中,筛选高于信息增益算术平均水平的属性;分别计算这些属性的信息增益与信息增益率的几何平均值,从中选择几何平均值最大的属性,建立分支决策;用递归方法建立决策树。对4份不同规模数据进行实验验证,验证结果表明,该决策树准确性较好,运行时间较低,可行有效。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2018年07期）
王卓,聂斌,罗计根,杜建强,陈爱[8]（2018）在《调和平均优化选择划分属性的决策树改进算法》一文中研究指出针对信息增益和信息增益率对属性取值数的偏好,提出了一种调和平均优化选择划分属性的决策树改进算法.首先计算候选划分属性的信息增益,找出信息增益高于平均水平的属性,然后分别计算这些属性的信息增益率和信息增益的调和平均值,从中筛选调和平均值最大的属性,建立分支决策,并用递归方法建立决策树.通过4份不同规模数据实验,利用信息增益、信息增益率、GINI指数以及该文提出的方法作为属性划分的标准,分别考察其准确性在训练集、测试集、10次10折交叉验证(或5次5折交叉验证),以及其平均值.实验结果表明:该方法准确性较好、运行时间较短,具有一定程度的优越性.(本文来源于《江西师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
高洪涛,陆伟,杨余旺[9]（2018）在《基于统计学法则的连续属性值划分方法》一文中研究指出目前决策树中很多分类算法例如ID3/C4.5/C5.0等都依赖于离散的属性值,并且希望将它们的值域划分到一个有限区间。利用统计学法则,提出一种新的连续属性值的划分方法;该方法通过统计学法则来发现精准的合并区间。另外在此基础上,为提高决策树算法分类学习性能,提出一种启发式的划分算法来获得理想的划分结果.在UCI真实数据集上进行仿真实验.结果表明获得了一个比较高的分类学习精度、与常见的划分算法比较起来有很好的分类学习能力。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年16期）
李飞,金茹,赵建华,宋德瑞[10]（2018）在《基于属性特征的江苏海岸线类型划分研究》一文中研究指出海岸线是海岸开发活动的重要载体,随着沿海开发活动日益活跃,资源环境压力不断增大,海岸线保护与利用已成为研究热点。文章基于海岸属性特征,从底质类型、生态特征、海岸动态和人为干扰4个方面建立海岸线类型划分标准,并以江苏省海岸线为例,对岸线属性空间分异和空间关联特征进行了分析。结果显示:江苏省海岸线底质类型以泥质岸线为主,占比可达89.37%,基岩岸线和砂质岸线仅在北段部分区域分布;生物岸线分布广泛,覆盖34.16%的海岸线区域,集中分布中段和南段的淤长型泥质岸线;海岸动态方面61.00%岸线属于淤长型,主要分布在中段和南段,23.78%的岸线为稳定型,主要分布在北段,15.22%的岸线为侵蚀型,集中分布在废黄河口两侧岸段;海岸线人为干扰显着,原生岸线仅占总长度的3.85%,分布在北段基岩岸段和中部自然保护区内的淤长型泥质岸段;江苏省海岸线可划分为11种岸段类型、55个岸段,岸段类型集中在"泥质-非生物-淤长型-次生岸线"和"泥质-生物-淤长型-次生岸线"两种,累计长度分别为233.03km、200.80km,合计占比达57.73%。研究成果可为海岸线保护与利用管理实践和相关研究提供参考。(本文来源于《海洋开发与管理》期刊2018年03期）
属性划分论文开题报告
（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：
国有企业改革是新时代构建我国现代经济体系的重要环节,不仅是焕发出我国国有经济活力的关键所在,更是社会主义市场经济的热点和难点问题。十九大报告以建立现代经济体系的新目标为基础,对国有企业全面深化改革提出了新要求。当前我国国企改革仍面临着国企性质与功能的定位、内部与外部治理效率、利益分配、国有资产流失以及国企与政府和市场关系等诸多饱受争议的问题。新一轮国企改革绝不是国有企业民营化或完全退出竞争性领域,而是要以划分国有企业的商业属性和公益属性为着力点,在明确国有企业双重属性的基础上引入分类治理。
（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。
属性划分论文参考文献
[1].程雁雷,隋世锋.论学区划分的法律属性及其法律规制[J].行政法学研究.2019
[2].李虎平,徐文文.新一轮国企改革的着力点:划分国企的商业属性和公益属性[J].濮阳职业技术学院学报.2019
[3].江新源.基于属性划分信息增益的函数依赖挖掘算法研究[D].重庆邮电大学.2019
[4].闫文文,谷东起,田梓文,明洁,王勇智.基于自然属性的无居民海岛等别划分[J].海洋开发与管理.2019
[5].乔虹,田玉玲,马建芬.基于多属性融合策略的复杂网络社团划分算法[J].科学技术与工程.2018
[6].李苗,崔军.政府间事权与支出责任划分:从错配到适配——兼论事权责任层次和权力要素的双重属性[J].公共管理与政策评论.2018
[7].王卓,聂斌,罗计根.几何平均参与评价划分属性的决策树[J].计算机工程与设计.2018
[8].王卓,聂斌,罗计根,杜建强,陈爱.调和平均优化选择划分属性的决策树改进算法[J].江西师范大学学报(自然科学版).2018
[9].高洪涛,陆伟,杨余旺.基于统计学法则的连续属性值划分方法[J].科学技术与工程.2018
[10].李飞,金茹,赵建华,宋德瑞.基于属性特征的江苏海岸线类型划分研究[J].海洋开发与管理.2018