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| 基于关系马尔可夫模型的枚举型缺失值估计 | |
| 作者姓名： | 陈爽 宋金玉 刁兴春 曹建军 |
| 作者单位： | (1. 解放军理工大学 指挥信息系统学院,南京 210007; 2. 总参第六十三研究所,南京 210007;3. 吉林陆军预备役步兵第47师,吉林 132000) |
| 基金项目： | 中国博士后科学基金特别资助项目,江苏省博士后科研资助计划项目,解放军理工大学预研基金项目 |
| 摘 要： | 针对数据质量中数据缺失问题,提出了基于关系马尔可夫模型(RMM)的枚举型缺失值估计方法.该方法充分考虑属性间的关联性,将动态属性选择(DAS)方法与RMM结合,最大限度地利用完整数据的信息,提高了该方法的估计能力;利用RMM计算源状态到目的状态的转移概率,采用MaxPost和ProProp 2种缺失值填充方法,对缺失值进行填充.采用公认数据集,进行了对比实验,验证了该方法的有效性和优越性. |
| 关 键 词： | 数据缺失 关系马尔可夫模型 动态属性选择 填充方法 |
| 收稿时间： | 2012-10-22 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
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