基于云模型及粗糙集的民航主数据识别方法研究

发布时间：2021-03-26 07:12

　　随着民航信息化程度的提高,各个部门都建立了各自的信息系统,而且各部门相互之间的联系越来越密切,致使一个突出的问题日益明显,即,各部门之间信息交流有障碍。由于各个部门对数据都有一套自己的命名方式与存储规则,故在交流的过程中会出现信息不对称,形成大量冗余信息,甚至影响最后的决策。因此,怎样识别出在多个系统间使用并且唯一的核心数据,即主数据,并且搭建主数据管理平台,进而实现民航信息系统的公共主动服务,是如今民航信息化快速发展中急需解决的问题。在对民航主数据进行识别过程中,第一步就是确定民航主数据识别指标,这些指标存在数量大且含有冗余信息的问题,基于此,提出了一种基于优化区分矩阵及改进差别信息树的指标约简方法。首先在区分矩阵的基础上提出了优化方法。若核指标个数多或者在早期出现,则优化后的方法可以一定程度上降低创建矩阵所花费的时间。然后,在区分矩阵的基础上提出了指标加权重要度的定义,并利用实例验证了此计算过程的合理性。最后,因为优化后的区分矩阵依然含有一定数量的冗余数据与空集,所以在优化区分矩阵与指标加权重要度的基础上提出改进差别信息树,同时基于优化区分矩阵及改进差别信息树,提出了指标约简算法。... 

【文章来源】：中国民航大学天津市

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于表2.1创建的C-Tree定义2-5[40]差别信息树，该树是一颗有序树，即树的各分支相对位置不能改变

中国民航大学硕士学位论文15和之前构建的差别信息树中路径,,,,kjihg所相应的差别信息一样，故将此条差别信息kjihg},,,,{也映射到,,,,kjihg路径上。第四条差别信息构造方法同第二条，第五条差别信息构造方法同第三条。对于第六条差别信息jihg},,,{，由于该条差别信息被差别信息树中的路径,,,,kjihg全部包含，故使用减掉子树方法，即把)(j之后的结点全部删除，所以之前的路径,,,,kjihg被更新为,,,jihg。对于第七条差别信息kjig},,,{，由于)(g前缀相同，故将)(g之后的属性集插入到g子树下，即创建路径,,,kjig。同理，将下面的信息重复以上的创建步骤，直至将末尾的差别信息插入到实时更新的差别信息树中。如图2-2所示，即为依据表2.1和差别信息树的创建过程所形成的树。图2-2依据表2.1与公式2-4创建的差别信息树观察上面差别信息树的创建步骤得到，在形成差别信息树的一步步推进中执行了剪枝方法，让具有相同前缀的属性集只保持前缀信息，这就大大降低了形成差别信息树所消耗的时间成本，也往差别信息树的压缩存储方向迈了一大步。2.2主数据识别相关技术2.2.1云模型1.云的定义令U代表定量论域，其表示方式是以精确数值呈现，U上的关于定性概念的描述用

5. 云发生器云发生器包括正向云发生器和逆向云发生器，前者是将定性概念转换成定量表示，后者是将定量表示转换成定性概念。根据云的期望 Ex 、熵 En 及超熵 He 三个数字特征由 ),,(~3CGEx NHe En 来计算符合要求的云滴 xdrop),( ，整个云由 N 个云滴组成，整个过程是由正向正态云发生器完成的。这就使得任意一个定性概念经过云模型不确定性的转换实现了定量的表示。逆向云发生器与此相反，是根据已有的许多云滴 xdrop),( 来获取表示定性概念的云的 Ex),,( He En 三个数字特征，如图 2-3 所示。


本文编号：3101195