基于IOWA算子的不完备信息系统空值估算方法及其应用

摘要

当今社会，在数据库和网络技术飞速发展的同时，不完备或不准确的数据也在日益剧增。这种不完备的数据给信息处理带来了不可靠的结果，甚至会严重影响处理的结果。因此，有效、科学、合理地处理这些不完备的数据变得越来越重要。
　　IOWA算子是美国著名学者RR.Yager和Filev于1999年在OWA算子的基础上提出来一种新的聚合算子。在很多领域得到的广泛的应用，包括决策、神经网络、数据库系统、模糊逻辑控制器、专家系统、市场调研、数学规划等。但是，将IOWA算子应用于不完备信息系统还没有先例，本文基于IOWA算子提出了一种新的不完备信息系统空值估算方法，并将其应用于C波段无线电信号识别领域。本文的主要研究工作如下：
　　1、研究了目前常用的不完备信息系统空值估算方法：Mean Completer估算法、Combinatorial Completer估算法、K-Nearest Neighbor估算法、K-means Clustering估算法、Fuzzy K-means Clustering估算法、Expectation-Maximization估算法、ROUSTIDA估算法，分析这7种估算方法的优缺点。
　　2、提出了一种基于IOWA算子的不完备信息系统空值估算方法，新方法用IOWA算子的聚合结果作为空值的填补值，本文也给出了具体的实现算法，这里简称BIOWAE算法。新的估算方法不仅考虑了对象之间的相关信息，也考虑到属性之间的相关信息。该方法主要有两个难点：
　　1）相关属性的选择。目前很难找到求不同背景的信息系统中的相关属性的统一公式；
　　2）IOWA算子中权重向量的确定。权重向量的选择会直接影响聚合结果，要得到好的估算结果，必须找到适合该信息系统的权重向量。
　　接着用实例将新方法与Mean Completer估算法、K-Nearest Neighbor估算法、K-means Clustering估算法、Fuzzy K-means Clustering估算法、Expectation-Maximization估算法、ROUSTIDA估算法进行了对比分析，得出的结论是该方法是一种较好的空值估算方法。
　　3、将新的估算方法应用于C波段无线电信号识别。在原有C波段信号识别方法的此基础上提出了一种改进的信号识别方法，主要是将待识别信号与已知信号类型进行分区处理，对已知的每种类型信号分成三个区：
　　1）确定区：待识别信号在某类信号的确定区，则认为待识别信号为该类信号；
　　2）估算区：待识别信号在某类信号的估算区，则需要用BIOWAE算法修正待识别信号的特征向量，重新进行识别；
　　3）不确定区：待识别信号在某类信号的不确定区，则表示不能确定待识别信号的类型或者认为待识别信号为某种新类型信号。最后，通过实际数据证明了改进的识别方法在一定程度上提高了C波段无线电信号的识别率。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

1 绪论

1.1 论文研究背景及意义

1.2 IOWA 算子及其研究现状

1.3 不完备信息系统及其研究现状

1.4 本文主要研究内容

1.5 论文组织结构

2 预备知识

2.1 信息系统

2.2 IOWA 算子

2.3 Pearson 相关系数

2.4 本章小结

3 不完备信息系统空值估算方法

3.1 常用的空值估算方法

3.2 估算方法比较

3.3 本章小结

4 基于 IOWA 算子的空值估算方法研究

4.1 基于 IOWA 算子的空值估算方法

4.2 示例分析

4.3 对比分析

4.3 本章小结

5 BIOWAE 估算法在 C 波段无线电信号识别中的应用

5.1 C 波段无线电信号基本知识

5.2 C 波段无线电信号识别方法

5.3 改进的 C 波段无线电信号识别方法

5.4 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果

致谢