【摘 要】
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数据一致性检测是数据决策的基础和前提。近年来,面对数据的检测在决策领域中被广泛关注,其中最常用的是基于分布和模型的检测。基于分布的检测可以有效确定数据是否一致,但在操作过程中数据分布难以确定,统计量的构造具有一定的局限性,难以获取适应多源数据的决策;基于模型的检测大都检测模型的分类错误率,以此来更新基分类器,但在实际问题中每种模型只能兼顾一种类型的数据变化。因此,本文以决策树为工具,基于数据一致性
【基金项目】
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国家自然科学基金（71771078,71371064,72101082）；
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数据一致性检测是数据决策的基础和前提。近年来,面对数据的检测在决策领域中被广泛关注,其中最常用的是基于分布和模型的检测。基于分布的检测可以有效确定数据是否一致,但在操作过程中数据分布难以确定,统计量的构造具有一定的局限性,难以获取适应多源数据的决策;基于模型的检测大都检测模型的分类错误率,以此来更新基分类器,但在实际问题中每种模型只能兼顾一种类型的数据变化。因此,本文以决策树为工具,基于数据一致性检测做了以下几方面工作:1)以决策树为工具,以If-then规则作为数据集的核心关注内容,讨论了利用规则的交互匹配来衡量数据集是否一致的可行性,并针对全属性建树法建立了交互匹配的差异性度量模式,构建了数据一致性检测的交互匹配模型（简称IM-CC模型）。结合UCI数据集做比较分析,实验结果证明了方法的有效性。2)针对数据量很大,一次性提取全部规则复杂度较高时,使用IM-CC模型的效率较低,所以在IM-CC检测模型的基础上引入抽样理论进行数据一致性检测,构建了S-IMCC检测模型,利用大数定律先从理论方面证明了抽样的合理性,再利用UCI数据集从实验方面进行验证。最后结合UCI数据集验证了该模型的有效性。3)以CHFS数据集中不同地区数据的一致性问题为例子,探讨了IM-CC模型、S-IMCC模型在公共政策制定方面的应用。研究基于交互匹配性的数据一致性检验方法,构建基于一致性的数据融合方法及相应的决策方法,可以完善现有的数据决策理论框架、丰富现有的信息融合理论。
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