【摘要】：對異構(gòu)數(shù)據(jù)庫下不完全信息的優(yōu)化檢測,能夠有效提高數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)質(zhì)量。對不完全數(shù)據(jù)的檢測,需要求得不完全信息的多準則權(quán)系數(shù)和分類中心,計算不完全信息方案集屬于各類別的隸屬度。傳統(tǒng)方法利用偏好函數(shù)和不完全信息的準則權(quán)系數(shù),定義兩個方案的偏好優(yōu)序指數(shù),但忽略了計算信息類別隸屬度,導致檢測精度偏低。提出基于模糊聚類的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫下不完全信息優(yōu)化檢測方法,在考慮對不完全信息訓練集分類的基礎上,結(jié)合計算獲得的不完全信息的多準則權(quán)系數(shù)信息等建立模糊聚類模型;然后計算求得不完全信息的多準則權(quán)系數(shù)和分類中心,計算異構(gòu)數(shù)據(jù)庫下不完全信息方案集屬于各類別的隸屬度,從而完成對不完全信息的優(yōu)化檢測。仿真結(jié)果表明,所提方法操作簡單,能夠在經(jīng)濟管理中幫助決策者及時作出相應決策。
[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.
【作者單位】： 南昌大學科學技術(shù)學院;江西中醫(yī)藥大學計算機學院;
【基金】：江西省教育廳科學技術(shù)研究項目(150840) 江西省衛(wèi)生計生委中醫(yī)藥科研課題(2016A034)
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2160831