[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于改進(jìn)KNN的船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710227883.3
• 申請(qǐng)日: 2017-04-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107038460A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-08-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳俊;鄭洪源
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 南京航空航天大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G06F17/30;G07C5/08
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專(zhuān)利中心32203
• 代理人: 馬魯晉

1.一種基于改進(jìn)KNN的船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、確定船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中屬性的權(quán)重，具體是通過(guò)CRITIC-熵權(quán)法綜合計(jì)算得到；

步驟2、確定船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)對(duì)象間的相似度，具體是通過(guò)步驟1得到的屬性權(quán)重來(lái)確定灰色關(guān)聯(lián)度，并通過(guò)該灰色關(guān)聯(lián)度確定船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)對(duì)象間的相似度；

步驟3、確定船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中的缺失值的填補(bǔ)估計(jì)值，并將填補(bǔ)估計(jì)值填入對(duì)應(yīng)的位置。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)KNN的船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)方法，其特征在于，步驟1中所述CRITIC-熵權(quán)法的計(jì)算公式為：

其中ω_k為第k個(gè)屬性的權(quán)重，k∈[1,n],ω_k∈(0,1)，且n為數(shù)據(jù)對(duì)象所有屬性的數(shù)目，σ_k為在含m個(gè)完整數(shù)據(jù)對(duì)象的船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合中第k個(gè)屬性的所有取值的標(biāo)準(zhǔn)差，r_ik為第i個(gè)屬性與第k個(gè)屬性的相關(guān)系數(shù)，m為船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合中完整數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)目，每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象X_i含n個(gè)屬性，X_i＝(x_i1,x_i2,...,x_in)，i∈[1,m]，其中x_it代表船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)對(duì)象中的具體的某個(gè)屬性的值，且i∈[1,m]，t∈[1,n]，E_j為船舶監(jiān)控完整數(shù)據(jù)集中每個(gè)屬性的信息熵的值，j∈[1,n]；E_k為第k個(gè)屬性的信息熵的值；σ_j為船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)對(duì)象第j個(gè)屬性取值的標(biāo)準(zhǔn)差。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)KNN的船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)方法，其特征在于，步驟2中確定灰色關(guān)聯(lián)度所用公式為：

式中，X₀為船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中屬性存在缺失值的數(shù)據(jù)對(duì)象，X_i為船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中第i個(gè)完整數(shù)據(jù)對(duì)象，GRG(X₀,X_i)為X₀與X_i兩個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象間的灰色關(guān)聯(lián)度值，ω_k為船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)對(duì)象中第k個(gè)屬性的權(quán)重，k∈[1,n],GRC(x_0k,x_ik)為數(shù)據(jù)對(duì)象X₀的第k個(gè)屬性x_0k與X_i的第k個(gè)屬性x_ik的灰色相關(guān)系數(shù)值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)KNN的船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)方法，其特征在于，步驟2中通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度確定船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)對(duì)象間的相似度的標(biāo)準(zhǔn)為：灰色關(guān)聯(lián)度的值越接近1則說(shuō)明船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)對(duì)象間的相似度越大，灰色關(guān)聯(lián)度的值越接近0則說(shuō)明船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)對(duì)象間的相似度越小。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)KNN的船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)方法，其特征在于，步驟3確定船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中的缺失值的填補(bǔ)估計(jì)值所用公式為：

式中，K為選取的船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)完整數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)目，x_ij為K個(gè)完整數(shù)據(jù)對(duì)象中第i個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的第j個(gè)屬性的值。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于改進(jìn)KNN的船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)方法，其特征在于，所述船舶監(jiān)控完整數(shù)據(jù)集中每個(gè)屬性的信息熵的值E_j通過(guò)如下公式求得：

1

式中，m為船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集合中完整數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)目，n為每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象中屬性的數(shù)目，若p_ij＝0，則定義p_ijlnp_ij＝0，設(shè)船舶監(jiān)控完整數(shù)據(jù)對(duì)象X_i標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)對(duì)象為Y_i，Y_i的屬性為y_ij，i∈[1,m]，j∈[1,n]，數(shù)據(jù)對(duì)象屬性標(biāo)準(zhǔn)化求y_ij的公式為：

其中，x_ij為數(shù)據(jù)對(duì)象X_i的第i個(gè)屬性，min(x_j)為所有船舶監(jiān)控完整數(shù)據(jù)對(duì)象中第j個(gè)屬性的最小值，max(x_j)為所有船舶監(jiān)控完整數(shù)據(jù)對(duì)象中第j個(gè)屬性的最大值。

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于改進(jìn)KNN的船舶監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)方法，其特征在于，數(shù)據(jù)對(duì)象X₀的第k個(gè)屬性x_0k與X_i的第k個(gè)屬性x_ik的灰色相關(guān)系數(shù)值GRC(x_0k,x_ik)通過(guò)以下公式求得：

式中，ρ為調(diào)整參數(shù)，取值范圍為ρ∈(0,1)，i∈[1,m]，m為完整數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)目，k∈[1,n]，n為每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象屬性的數(shù)目；min_imin_k|x_0k-x_ik|為數(shù)據(jù)對(duì)象X₀與X_i在第k個(gè)屬相上絕對(duì)值之差的最小值，max_imax_k|x_0k-x_ik|為數(shù)據(jù)對(duì)象X₀與X_i在第k個(gè)屬相上絕對(duì)值之差的最大值。