物聯網不完全數據填充算法研究.pdf

1、隨著物聯網技術的大規(guī)模應用，物聯網數據的不完全性問題日益突出。所謂數據不完全性是指終端工作異常而引起的采集數據全部或部分屬性值缺失。數據不完全性給物聯網的數據融合、數據挖掘等帶來極大困難，嚴重阻礙物聯網數據的應用。因此對物聯網不完全數據進行填充是一個重要課題。
　　針對物聯網不完全數據處理問題，本文主要進行了兩大研究工作，分別是粗糙集理論和不完全數據填充算法。在粗糙集理論中主要研究了屬性約簡和粒計算相關的知識，借助傳統的處理完全信

2、息系統的知識來對物聯網不完全數據進行抽象，提出了新的不完全信息系統劃分的定義，改進了基于冪圖的屬性約簡算法。在不完全數據填充算法中很多經典的方法諸如均值、概率、線性回歸預測、基于決策樹的填充方法等，但是這些方法對不完全數據處理采用的是統一的處理方式，并不適合處理大規(guī)模物聯網數據，因此本文提出了區(qū)分重要屬性和非重要屬性的不完全數據填充算法。針對非重要屬性，采用基于分組概率的方法進行填充，而對于重要屬性采用基于相似度的方法進行填充。本方法既