An Efficient Multidimensional Fusion Algorithm for IoT Data Based on Partitioning

The Internet of Things (IoT) implies a worldwide network of interconnected objects uniquely addressable, via standard communication protocols. The prevalence of IoT is bound to generate large amounts of multisource, heterogeneous, dynamic, and sparse data. However, IoT offers inconsequential practical benefits without the ability to integrate, fuse, and glean useful information from such massive amounts of data. Accordingly, preparing us for the imminent invasion of things, a tool called data fusion can be used to manipulate and manage such data in order to improve process efficiency and provide advanced intelligence. In order to determine an acceptable quality of intelligence, diverse and voluminous data have to be combined and fused. Therefore, it is imperative to improve the computational efficiency for fusing and mining multidimensional data. In this paper, we propose an efficient multidimensional fusion algorithm for IoT data based on partitioning. The basic concept involves the partitioning of dimensions (attributes), i.e., a big data set with higher dimensions can be transformed into certain number of relatively smaller data subsets that can be easily processed. Then, based on the partitioning of dimensions, the discernible matrixes of all data subsets in rough set theory are computed to obtain their core attribute sets. Furthermore, a global core attribute set can be determined. Finally, the attribute reduction and rule extraction methods are used to obtain the fusion results. By means of proving a few theorems and simulation, the correctness and effectiveness of this algorithm is illustrated.     

交通流宏微观参数关系方程组实证分析

本文以James H．Banks关于平均时间间隔的研究为基础，提出交通流宏微观参数关系方程组，理论上较全面地描述两类交通参数的关系；应用实测交通数据对该方程组进行数据实证。分析表明，使用关系方程组产生的偏差不仅与统计时间间隔有关，而且与检测点的位置、交通状态相关。通过分析关系方程组的推导可知，偏差源于两个等式在理论上与实际运用中的不同。     

直径图为11圈的7距离集研究

如果平面点集X中的任意两点确定的互异距离数为k,则称X为k距离集。用d(x,y)表示平面上互异两点x,y之间的距离,记X中的最大距离为直径D=D(X)。直径图DG(XD)是由X中所有直径构成的图,XD表示其顶点集。讨论了当X是一个7距离集时,直径图DG(XD)的构型。利用DG(XD)中最多包含一个圈,且只能为奇圈的特性,以及直径所具有的特殊性,证得当直径图为11圈时,其顶点集XD恰好为某正十一边形的顶点集。     

应用粗糙集理论的航电系统电子对抗权重确定方法

针对现代航电系统评价中参数的权重系数难于确定问题,提出应用粗糙集理论对航电系统数据进行挖掘,求得各项参评航电系统性能因素的属性重要度,并进行权值化处理,将其结果作为其权重系数.在此基础上,结合主观赋权方法,提出综合权重的确定方法.对第三代战斗机航电系统电子对抗的权重确定结果表明,该方法有效地克服了传统定权方法的缺点,使评价结果更具客观性,提高了综合评判的准确性、有效性.     

S连通空间及其性质

给出了拓扑空间是S连通空间的几个等价刻画,同时讨论了S连通子集及其性质,连通序列空间与S连通空间的性质,证明了拓扑空间X是S连通空间则X是连通序列空间的连续映象,连通序列空间的序列连续映象,连通序列空间的连续序列覆盖映象.     

全功能联结词集合的计算机实现

对数理逻辑中的各种联结词所构成的集合进行了讨论,并用计算机编程进行理论推导,把逻辑推理转化为计算机能够实现的0,1运算,用计算机实现了逻辑推理的全过程.得到的主要结果是:全功能联结词集合一共11个,其中,一阶全功能联结词集合2个;二阶全功能联结词集合7个;三阶全功能联结词集合2个;没有四阶及四阶以上的全功能联结词集合.这便修正了近年来有关全功能联结词的一个错误结论.     

相交格子集合边界探寻及其Matlab实现

给出一种针对标准正六面体格子集合中探寻两个格子集合公共边界的算法,并利用这种算法在上得到相应边界图示.在两个集合个数分别为和的情况下,算法的时间复杂度以及空间复杂度均为O(mn).     

分形数集自相似新异类型

按照集合特征把分形自相似划分为4类,以前分形数集中出现的自相似可归为第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类,未见第Ⅳ类.发现一种新的三元数集,具有Ⅳ类自相似性.数集整体外观像3叶片叶轮,叶边有序排列着无数芽枝.芽枝上结有两种不同形状的自相似子集,结在枝梢段的子集具有全集形,结在枝干段的子集具有Mandelbrot集形,呈现一棵树结两种果的现象.两种子集各带有自己的自相似后代,自相似传递方式迥异.Mandelbrot集形子集的后代都是Mandelbrot集形:全集形子集的后代也分两种形,像全集那样遵循枝干段与枝梢段不同的规则.芽枝干梢两段有可辨的交接处,却是无穷精致的极限点.比较多种分形数集的运算规则和形象,得出数算规则小差别可以导致数集形态和自相似特性大差别的结论,也推测分形数集或有自相似的趋向性.文中给出了该三元数集的定义、样集参数和空间位置,附图21幅展示了整体三维形象、两种子集的剖面形态以及局部复杂的自相似结构.     

基于邻域粗糙集的不完整决策系统特征选择算法

针对不完整决策系统属性约简算法时间复杂度较高问题,基于正域不变条件下,决策系统分类能力保持不变原则,提出不完整决策系统前向顺序特征选择算法.该算法从约简集为空集开始,根据在约简集合中加入各属性后对正域影响程度大小将属性降序排列,采用顺序前向搜索,选择当前最佳特征加入特征约简集合,确定最佳特征子集.将该算法扩展到基于邻域...     

p-集合及其测度空间

将P-集合的概念从有限集合推广到任意集合,在给定测度空间的基础上依据测度论的有关知识给出了P-集合的动态盯一代数,提出了具有动态特征的P-测度空间。在任意普通集合的基础上研究P-集合,为P-集合在信息安全中的应用提供了可靠的理论保证。