检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：周金明浙江工商大学

学位级别：博士

非确定性数据,即模糊数、区间数、联系数、灰数和不确定语言变量等可以表达不确定性信息的数据形式。事实上,综合评价实践过程中存在大量以非确定性数据形式为载体的评价信息,比如,医院管理统计评价中的语言评价信息、企业信用评估中的... 详细信息

非确定性数据,即模糊数、区间数、联系数、灰数和不确定语言变量等可以表达不确定性信息的数据形式。事实上,综合评价实践过程中存在大量以非确定性数据形式为载体的评价信息,比如,医院管理统计评价中的语言评价信息、企业信用评估中的直觉模糊信息、科技评价中的区间数信息、项目评估中的灰数信息、产品性能评估中的二元语义数信息、供应链管理和企业过程管理等问题中的复杂模糊信息。针对以上诸多问题中,存在具有不确定属性的指标,评价者倾向于给出类似于非确定性数据形式的评价信息。故而,研究非确定性数据综合评价方法,对于社会经济评价活动等具有重要的应用价值。在现有的研究基础上,本文研究基于云模型的非确定性数据综合评价方法,根据综合评价技术的基本步骤,从全局和阶段上考虑相关问题的研究。基于此,研究基于云模型的非确定性数据集成问题、具有混合多属性数据的转换方法以及非确定数据综合评价的应用场合和可视化评价问题,从而不断改进和完善基于云模型的综合评价理论与方法。全文共分七章:第一章为绪论。本章阐述了本文的研究背景和研究意义,并分别对云模型理论、复杂模糊数以及不确定语言信息综合评价研究现状进行了梳理和评述;然后介绍了本文的主要内容、研究方法、结构安排和可能的创新之处。第二章为理论基础。本章致力于厘清云模型的理论基础即云模型的数字特征、距离测度方法和云模型相似性测度方法;明晰非确定型数据形式的主主要有模糊数、灰数、联系数、区间数、直觉模糊数、毕达哥拉斯模糊数和犹豫模糊数等形式,详细阐述了不同非确定性数据形式之间的区别和联系;分析了非确定性数据评价的理论基础。本章为基于云模型的非确定性数据综合评价方法的提出提供了理论依据。第三章为基于云模型的直觉模糊数Bonferroni均值算子集成方法。本章致力于结合(α,β)-截集技术,对Bonferroni均值的概念进行拓展为Bonferroni调和平均算子,并介绍了梯形直觉模糊数的概念及其运算;给出(三角)梯形直觉模糊数的一种排序方法,同时提出了加权梯形直觉模糊Bonferroni调和均值算子以及规范赋权三角直觉模糊Bonferroni调和均值算子。给出了直觉模糊云的概念及其运算,并给出直觉模糊云逆向云生成算法;最后,分别通过基于加权梯形直觉模糊Bonferroni调和均值算子的最佳供应商选择问题、基于规范赋权三角直觉模糊Bonferroni调和均值算子的风险投资评估问题和基于云模型的直觉模糊Bonferroni均值算子的信息系统安全评估问题等算例进行分析,结果表明本章所提出方法的有效性和可行性。第四章为基于云模型的毕达哥拉斯模糊数正负理想解评价方法。本章致力于对直觉模糊数与毕达哥拉斯模糊数概念间的区别与联系进行分析,提出毕达哥拉斯模糊云模型的概念,分析了毕达哥拉斯云模型的优良性质以及毕达哥拉斯模糊云模型距离的测度方法,并结合云模型生成算法提出了毕达哥拉斯模糊云的集成方法,然后利用正负理想解方法解决了电子商务中买家的关于所购商品的评价信息对潜在客户的影响分析。第五章为基于云模型的区间数伴语言变量混合多属性评价方法。本章致力于介绍区间数的概念,区间数的代数运算性质和区间数可能度排序方法,结合(正态)云模型的普适性和利用语言变量的定性定量转换的黄金分割法,提出了混合多属性的云模型综合评价方法,并将其应用于解决空袭目标的危险态势评估问题,实现了信息尽可能少的损失和扭曲,表明该方法的优越性。第六章为基于云模型的不确定语言变量多指标相似度评价方法。本章以统计数据质量为例,给出了一种基于云模型的统计数据质量评价新方法。首先,确定云模型的评价等级语言粒度,对其进行软划分,并根据统计数据质量的评价指标体系,从准确性、及时性、适用性、一致性、可衔接性、可解释性、可获得性和有效性等八个维度刻划数据质量评估云模型,利用云模型加权算术平均集成技术,构造评价综合云;其次,结合云模型相似性的测度方法,根据综合云与评价等级云模型的相似度判断统计数据质量评估综合云的隶属等级。实例表明,新方法可以作为统计数据质量评估和监管的一个参考。第七章为结束语。本章对全文研究的结果进行了总结,同时也指出本文中尚存在的不足之处以及未来需要改进的和继续深入研究的问题。基于以上研究内容,力求在以下几个方面有所创新:(1)由于评价中指标间存在大量相互关联的情形,提出了一种新的基于加权梯形直觉模糊Bonferroni调和均值算子和规范赋权加权三角直觉模糊Bonferroni调和均值新算子。算子具有幂等性、可交换性、单调性和有界性等优良性质,并将算子应用于多属性综合评价方法。该方法可以挖掘属性间的重要性以及反映属性间相互关联的关系。因此,在直觉模糊数的集成方法上有所创新。(2)研究云模型与毕达哥拉斯模糊数的有效“合成”,提出了一种毕达哥拉斯模糊云的概念,弥补已有传统评价中,不能兼顾评价

关键词：非确定性数据云模型直觉模糊数毕达哥拉斯模糊数集成算子

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可追踪供应链中非确定性RFID数据处理方法

引用

中南大学学报（自然科学版） 2015年第5期46卷 1688-1698页

作者：谢东肖杰郭广军江彤湖南人文科技学院计算机科学技术系湖南娄底417000 中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 湖南第一师范信息技术系湖南长沙410205 娄底职业技术学院电子信息工程系湖南娄底417000

针对可追踪供应链应用系统中大量非确定性RFID数据不能被有效处理的问题,通过分析RFID应用的关键特征,根据非确定性数据的比例来调整滑动窗口,采用不同策略处理不同类型的非确定性数据,提出可处理各种类型非确定性数据的清洗方法;根据... 详细信息

针对可追踪供应链应用系统中大量非确定性RFID数据不能被有效处理的问题,通过分析RFID应用的关键特征,根据非确定性数据的比例来调整滑动窗口,采用不同策略处理不同类型的非确定性数据,提出可处理各种类型非确定性数据的清洗方法;根据对象在供应链中出现的位置及其连续性来区分多读、漏读和不完整数据,基于对象在物流节点中移动路径对应的有向图进一步提出可适应对象分组和独立移动的处理算法。研究结果表明:提出的方法具有良好的清洗效果、存储效率以及查询性能,在不同参数条件下能有效地支持对象路径查询。

关键词：供应链无线射频识别非确定性数据

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用于执行电压裕度调节的方法、装置和系统

用于执行电压裕度调节的方法、装置和系统

引用

作者： S·R·拉维美国加利福尼亚州

本发明涉及用于执行电压裕度调节的方法、装置和系统。在一个实施例，接收器经由互连而耦合于发送器。该接收器包括电压裕度调节电路，以接收发送器经由多电平信号传输机制所发送的非确定性数据，并生成位误差报告，该位误差报告包括在... 详细信息

标准号: CN104808759B

本发明涉及用于执行电压裕度调节的方法、装置和系统。在一个实施例，接收器经由互连而耦合于发送器。该接收器包括电压裕度调节电路，以接收发送器经由多电平信号传输机制所发送的非确定性数据，并生成位误差报告，该位误差报告包括在复数个裕度调节级获取的位误差信息。其他实施例被描述和声明。

关键词：电压裕度误差报告非确定性数据多电平信号接收发送器接收器包括接收器传输机制误差信息耦合发送器互连复数裕度电路发送声明

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非确定性数据查询

引用

计算机系统应用 2009年第8期18卷 100-102页

作者：朱素英谢东湖南人文科技学院计算机科学技术系湖南娄底417000

数据库技术中尽管有完整性约束技术用来维护数据的确定性,但有些情况可能不满足完整性约束。本文提出了非确定性数据的确定性查询概念,给出的查询重写方法能有效地进行数据库SQL查询语句,它可以违反一系列的约束条件,重写查询去查找相... 详细信息

数据库技术中尽管有完整性约束技术用来维护数据的确定性,但有些情况可能不满足完整性约束。本文提出了非确定性数据的确定性查询概念,给出的查询重写方法能有效地进行数据库SQL查询语句,它可以违反一系列的约束条件,重写查询去查找相应的与约束一致的数据。

关键词：关系数据库非确定性数据查询重写

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非确定性RFID数据流清洗方法的研究

非确定性RFID数据流清洗方法的研究

引用

作者：石鑫辽宁大学

学位级别：硕士

近年来,随着RFID技术的逐渐成熟,RFID(射频识别)以其简单、快捷等特点越来越多的受到人们的关注,广泛的应用在智能大厦、供应链、财产追踪、制药监管等领域中,然而RFID原始数据的非确定性制约了RFID技术的进一步发展,为了提供高质量的R... 详细信息

近年来,随着RFID技术的逐渐成熟,RFID(射频识别)以其简单、快捷等特点越来越多的受到人们的关注,广泛的应用在智能大厦、供应链、财产追踪、制药监管等领域中,然而RFID原始数据的非确定性制约了RFID技术的进一步发展,为了提供高质量的RFID数据,对RFID原始数据进行清洗是十分必要的。RFID的非确定性数据主要包括：漏读、错读和冗余读。本文对RFID的3种非确定性数据进行了深入研究,针对不同应用环境下的RFID提出了两种RFID数据流清洗方法,具体工作如下：针对不存在复杂关系的应用环境中的RFID数据流,提出了一种基于自适应滑动窗口的清洗方法-VSBFC,并给出了清洗方法的结构。该结构分为3层：窗口调整层、冗余读处理层、漏读和错读处理层。在窗口调整层,针对RFID流速的非匀速性,提出了一种基于数据流速的自适应滑动窗口清洗方法。在窗口大小调整过程中,同时考虑数据的流速和窗口中数据的平均阅读率。在冗余读处理层,提出了一种基于伪事件的清洗方法,有效地去除数据流中的冗余读数据。在漏读和错读处理层,提出了一种对漏读和错读的一次性处理方法,缩减了清洗方法的中间数据。针对存在复杂关系的应用环境中的RFID数据流,提出了一种基于复杂关系的数据清洗方法-CRRC,并给出了清洗方法的结构。该结构分为4层：动态图构建层、非确定性推理层、图修剪层以及复合数据层。在动态图构建层,给出了编码标签复杂关系的动态图的构建方法,并给出了图的更新算法。在非确定性推理层,提出了一种基于包含关系和邻接关系的错读处理方法。在图修剪层,提出了一种基于图连通分量的错读处理方法。在复合数据层,介绍了6种复合数据,并给出了复合数据的生成方法。实验结果表明本文提出的两种清洗方法在各自的应用领域中具有良好的表现。

关键词： RFID 数据流清洗非确定性数据非匀速复杂关系

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关系数据库中非确定数据的聚集查询

关系数据库中非确定数据的聚集查询

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2011 International Conference on Future Computer Science and Application(FCSA 2011)

作者：谢东肖杰湖南人文科技学院计算机科学技术系湖南省第一师范信息技术系

数据库技术中尽管有完整性约束技术用来维护数据的确定性,但有些情况可能不满足完整性约束。本文提出了非确定性数据库和候选数据库相关概念,针对非确定性数据库中元组数值的不确定性及聚集查询对于每个候选数据库返回不同的结果,调整... 详细信息

数据库技术中尽管有完整性约束技术用来维护数据的确定性,但有些情况可能不满足完整性约束。本文提出了非确定性数据库和候选数据库相关概念,针对非确定性数据库中元组数值的不确定性及聚集查询对于每个候选数据库返回不同的结果,调整查询语义,在确定性范围语义下,采用查询重写方法计算聚集属性的最大值和最小值来确定查询范围,能有效地进行数据库SQL查询。

关键词：关系数据库非确定性数据查询重写

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关系数据库系统中非确定性数据处理技术的研究

关系数据库系统中非确定性数据处理技术的研究

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作者：姜小华重庆大学

学位级别：硕士

尽管关系数据模型为数据库提供的优势远超过其他数据模型,但它缺乏一种处理非确定性数据的综合方法,而数据的非确定性充满我们整个现实世界环境中,并愈来愈引起人们的注意,如数据整合、数据抽取、科学数据管理、多媒体应用以及知识学习... 详细信息

尽管关系数据模型为数据库提供的优势远超过其他数据模型,但它缺乏一种处理非确定性数据的综合方法,而数据的非确定性充满我们整个现实世界环境中,并愈来愈引起人们的注意,如数据整合、数据抽取、科学数据管理、多媒体应用以及知识学习等都有充斥着非确定性数据。目前,已经提出了几种非确定性数据库模型,但都没有建立起一种可接受的扩展关系模型。本文基于证据理论提出了一种关系模型的扩展方案,提出一种改进的关系结构和扩充的关系代数,能有效地处理非确定性数据。本文首先介绍了非确定性数据库的研究的背景和相关研究现状,介绍了非确定性数据的定义和分类。通过分析不同类型的非确定性数据,介绍了扩展关系数据库系统处理非确定性数据的挑战。并详细介绍了斯坦福大学提出的非确定性数据库模型ULDBs,描述了ULDBs如何表示非确定性数据,介绍了数据沿袭的概念,并与非确定性数据如何结合,ULDBs是非确定数据库模型的一个重大成果。在分析ULDBs非确定性数据库模型后,本文把证据理论引入关系数据库系统来处理非确定性数据。基于D-S证据理论,本文提出了DSRM非确定数据库模型,并把该模型定位于表示主观非确定性数据。该模型中共应用八种表示法来分别表示不同情形下非确定性数据,同时把不同情况下的空值当作证据统一到D-S证据理论来处理,解决了非确定性数据库中空值的处理。DSRM模型中提出元组置信度概念。在扩展关系代数的基础上统一了查询算法,提出新的D-S证据理论合成规则应用于DSRM数据更新。主要研究成果如下: 在D-S证据理论的基础上,用八种表示法分别表示不同情形下非确定性数据,提出非确定性数据库模型DSRM。在分析关系数据库中空值存在的不足基础上,把空值划分为相对空和绝对空,去除了关系数据库系统中空值的概念,把空值纳入D-S证据理论统一处理。扩展关系代数。给出新的适合DSRM的证据合成规则,解决数据更新问题。给出统一数据查询算法,让非确定性数据的查询基于同一法则。

关键词：关系数据库数据库模型非确定性数据证据理论

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非确定性数据库中空值处理

引用

计算机应用 2008年第S2期28卷 235-237页

作者：姜小华罗军重庆大学计算机学院重庆400030

尽管关系数据库有很多优势,但它缺乏一种处理非确定性数据的能力。目前,已经提出了几种将非确定性结合到关系数据库模型的方法,它们对关系数据库模型做了诸多扩展。但空值问题依旧存在,一些模型根本就没有考虑空值因素。这违背了非确定... 详细信息

尽管关系数据库有很多优势,但它缺乏一种处理非确定性数据的能力。目前,已经提出了几种将非确定性结合到关系数据库模型的方法,它们对关系数据库模型做了诸多扩展。但空值问题依旧存在,一些模型根本就没有考虑空值因素。这违背了非确定性数据库要更加真实地反应现实世界的初衷。为此,给出了一种非确定性数据库系统中空值处理方法,改进现有非确定性数据库模型中对空值处理不完善的情况。

关键词：非确定性数据非确定性数据库空值关系数据库数据库模型

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