一种基于双重决策矩阵的不完备信息处理方法.pdf

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1、第26卷第4期北京建筑工程学院学报Vo1．26No．42010年12月JournalofBeijingUniversityofCivilEngineeringandArchitectureDee．201O文章编号：1004—6011(2010)04—0053—05一种基于双重决策矩阵的不完备信息处理方法吕召勇，张立权，陈志新(北京建筑I程学院电气与信息工程学院，北京100044)摘要：研究了ROUSTIDA算法及其局限性，结合典型的量化容差概念，得出新的处理不完备信息系统的方法——基于双重决策矩阵来补齐缺失数据．通过实例，将该算法与ROUSTIDA算法及其改进方法逐一

2、比较，总结了现有算法的不足，展示了新算法的优越性．这种算法在处理海量信息时，能够较好处理现有单一算法数据无法补齐的情况．关键词：量化容差；决策矩阵；不完备信息中图分类号：TP29文献标志码：AMethodforDealingwithIncompleteInformationBasedonDoubleDecisionMatrixLtiZhaoyong，ZhangLiquan，ChenZhixin(SchoolofElectricityandInformationEngineering，BUCEA，Beijing100044)Abstract：Anewwaytorecov

3、ermissingdatawithvaluedtolerancerelationthroughanalysisingandcomparingsomemeansofdealingwithincompletedataisproposedinthepaper．Thenewwayincorporatealltheadvantagesofexistingapproaches．ItcangetabettereffectOildealingwithmissingdatawhichtheexistingsinglearithmeticcannotrecover．Keywords：va

4、luedtolerance；decisionmatrix；incompleteinformation现代化工业生产的规模日益扩大，其复杂程度奇⋯在ROUSTIDA算法基础上提出了决策规则独也越来越高，这带来了海量信息处理的难题．由于立原则．李阳锋卫在ROUSTIDA算法基础上，采用数据的采集能力有限，数据库中数据残缺不全的现取属性值中平均值(数字型)或最多出现值(字符象是很普遍的．基于粗糙集理论处理不完备信息系型)的方法处理ROUSTIDA算法无法处理的数据．统的框架已基本完成，但在具体提高信息获取质量陈珂，宣仲良不仅仅考虑条件属性值，也考虑决方面需进一步努力．策属性

5、值．张在美将原始决策表中的所有对象据目前，处理数据残缺问题通常采用的是直接删决策属性值进行划分，构成多个子信息表，对每个子除缺失对象的方法．但是，当信息表中的信息较少、信息表分别处理．卓丽霞等’通过量化容差关存在缺失数据的对象相对较多时，就严重影响了信系，细化了容差矩阵，在估计缺失信息时更加准确．息量．ROUSTIDA算法基于建立展示数据匹配程度Bing—Huang等提出了相似度的概念．然而单一从的区分关系矩阵进行分析，处理大量缺失数据，有较量化关系或者相似度角度分析数据仍不能很好处理好的效果，但算法依赖的区分矩阵规模过于庞大，需缺失数据．本文结合了上述方法中的两种决

6、策矩阵要相当大的计算量及存储空间占用．张振华，刘文进行分析，更好的填充了缺失数据．收稿日期：2010—11—08作者简介：吕召勇(1983一)，男，硕士研究生，研究方向：模糊自适应控制、数据挖掘技术54加北肌京建舢筑工嬲程办学舯院学报ROUSTIDA算法根据不完备信息系统中各对象1算法的提出的条件属性(表1中的o。，。：，n，n)值的匹配程度，整理形成如表2所示的扩充区分关系矩阵，进而基1．1ROUSTIDA算法及其局限性于扩充关系矩阵所展示的数据匹配程度，对缺失数考虑表1所示的不完备信息系统s。据进行相近填充．此算法虽然能对一些数据进行较表1不完备信息系统s。好的填

7、充，但仍存在以下三方面局限性．首先，针对不完备信息系统s。建立ROUSTIDAOOl3$算{法中所描述的扩充区分矩阵(如表1所示)．观察5。中的对象，它在属性o上含有一个空值，需要进行填充．从扩充区分矩阵中可以看出，与，ynyny不可区分的对象有。和，且X。和在属性n上的属性值均存在，即o(。)=0，a()=3．由于04(1)≠04(4)，根据ROUSTIDA算法，无法确定该用哪一个值对o()进行填充，从而导致n(，)得表2S。的扩充区分矩阵M不到填充．这是由所采用的容差关系仅能对对象问策值不同的对象不能被视为相似对象，因此，完全可的相似度给出粗略的