【摘 要】
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为了减少不确定性数据集的不确定性,清除不确定性数据集中的脏数据,研究了在聚集约束条件下的不确定性数据清洗的问题.分析了现有的基于聚集约束的不确定性数据清洗模型和方
【机 构】
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国防科技大学信息系统工程重点实验室
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为了减少不确定性数据集的不确定性,清除不确定性数据集中的脏数据,研究了在聚集约束条件下的不确定性数据清洗的问题.分析了现有的基于聚集约束的不确定性数据清洗模型和方法的不足,对文献[4]中的目标函数模型进行了完善；同时,借鉴改进的非常快速模拟退火（MVFSA）算法的思想,设计了新的聚集约束下的不确定性数据清洗算法.实验结果表明,新算法不仅在求解质量上有所改进,而且求解效率得到较大提高.
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