异构数据库下不完全信息优化检测仿真研究

发布时间：2018-08-02 21:40

【摘要】：对异构数据库下不完全信息的优化检测,能够有效提高数据库中数据质量。对不完全数据的检测,需要求得不完全信息的多准则权系数和分类中心,计算不完全信息方案集属于各类别的隶属度。传统方法利用偏好函数和不完全信息的准则权系数,定义两个方案的偏好优序指数,但忽略了计算信息类别隶属度,导致检测精度偏低。提出基于模糊聚类的异构数据库下不完全信息优化检测方法,在考虑对不完全信息训练集分类的基础上,结合计算获得的不完全信息的多准则权系数信息等建立模糊聚类模型;然后计算求得不完全信息的多准则权系数和分类中心,计算异构数据库下不完全信息方案集属于各类别的隶属度,从而完成对不完全信息的优化检测。仿真结果表明,所提方法操作简单,能够在经济管理中帮助决策者及时作出相应决策。
[Abstract]:The optimal detection of incomplete information under heterogeneous databases can effectively improve the quality of data in the database. In the detection of incomplete data, the multi criteria weight coefficient and classification center of incomplete information are needed to calculate the membership degree of the incomplete information scheme set. The transmission method uses the preference function and incomplete information. Then the coefficient of weight is defined, and the preference index of two schemes is defined, but the membership degree of the computing information category is ignored, and the detection precision is low. Then the fuzzy clustering model is established, and then the multi criterion weight coefficient and the classification center of the incomplete information are calculated, and the membership degree of the incomplete information scheme set under the heterogeneous database is calculated to complete the optimization of the incomplete information. The simulation results show that the proposed method is simple and economical. Management helps decision-makers make appropriate decisions in time.
【作者单位】： 南昌大学科学技术学院;江西中医药大学计算机学院;
【基金】：江西省教育厅科学技术研究项目(150840) 江西省卫生计生委中医药科研课题(2016A034)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2160831