【摘 要】
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针对船舶设备状态监控数据常存在数据属性值缺失的情况,必须填补原始数据中属性缺失值。针对KNN算法使用欧氏距离易受量纲影响而使数据间相似性表达不准确的问题,设计基于改
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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针对船舶设备状态监控数据常存在数据属性值缺失的情况,必须填补原始数据中属性缺失值。针对KNN算法使用欧氏距离易受量纲影响而使数据间相似性表达不准确的问题,设计基于改进KNN的缺失值填补算法,使用CRITIC方法和熵权法结合的综合赋权法确定数据对象属性值权重,用于计算改进的灰色关联度,并用改进的灰色关联度代替欧氏距离用于计算数据间的相似性,该算法提高了船舶监控数据中缺失值填补的准确性和可靠性。
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