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基于结构粒化的数据合并方法
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007, [2]北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(U1204606).
中文摘要:

为了研究实际中的数据合并问题,对各类数据信息给予了整体表示,使数据集、关联关系和划分共同组成了关联组合结构,为数据合并作了结构化的准备。进而,通过对关联关系的粒化处理,实现了关联组合结构到粒化结构的转换,促成了相关数据的按组合并。由于关联组合结构和粒化结构均与关联矩阵相互对应,所以基于结构转换的数据合并又可通过矩阵变换计算完成。因此所展开的讨论既包含了数据合并的理论分析,也给出了数据合并可程序化的数据形式,形成了以结构粒化为理论支撑、以矩阵变换为算法构成的数据合并方法。基于该方法的程序设计使数据合并实现了程序化,并保证了运行的线性复杂度。实验表明,理论支撑下的程序处理具有快速及准确的运行特性。

英文摘要:

In order to study the problem about data combinations occurring in real life, different kinds of data information were combined together, leading to a structure called associated-combinatorial structure. Actually, the structure was constituted by a data set, an associated relation and a partition. The aim was to use the structure to set up a method of data combination. To this end, the associated-combinatorial structure was transformed into a granulation structure by granulating the associated relation. In this process, data combinations were completed in accordance with the data classifications. Moreover, because an associated-combinatorial structure or a granulation structure could be represented by the associated matrix, the transformation from a structure to another structure was characterized by algebraic calculations determined by matrix transformations. Therefore, the research not only involved theoretical analysis for the data combination, but also established the data processing method connected with matrix transformations. Accordingly, a computer program with linear complexity was formulated according to the data combinations method. The experimental result proves that the program is accurate and fast.

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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679