论文基于云变换的突发事件属性概念树的构建是关于本文可作为相关专业突发事件论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文突发事件论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
〔摘 要〕针对突发事件属性具有模糊性、随机性等特点,将云变换理论引入到突发事件属性概念树构建研究中,在原有算法基础上,引入梯形云模型,提出一种基于多类型云的概念提取方法,不仅较好地解决了突发事件属性的模糊性、随机性等不确定性问题,而且在提高拟合数据分布曲线精度的同时减少云模型的个数.以全球恐怖主义研究数据库为例,正确有效地构建nkill属性概念树,为高质量地进行数据挖掘提供科学而有效的数据预处理方法.
〔关键词〕突发事件；概念树；云变换；梯形云
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.02.009
〔中图分类号〕TP393 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2016）02-0046-07
〔Abstract〕According to the emergency characteristics,such as fuzziness,randomness,the cloud tranormation was used to build concept tree of emergency attribute.Including Trapezium cloud,a new concept extracting method based on multiple types of clouds is proposed in this paper,which not only solved the fuzziness,randomness problem,but only improved the accuracy of fitting the data distribution curve while reducing the number of cloud model.A test was given on Global Terrori Database（GTD）,the result showed that the algorithm can build concept tree of nkill property.
〔Key words〕emergency；concept tree；cloud tranormation；trapezium cloud
突发事件是指突然发生,造成或者可能造成严重社会危害,需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件[1].随着人口、环境和能源等方面问题的日益突出,全球范围内的突发事件频繁发生,多年来,积累了海量的各类突发事件案例,以恐怖事件为例,仅全球恐怖主义研究数据库（Global Terrori Database,GTD）就收录了125 000多项案例[2].突发事件案例是重要的数据资源,如何对这些数据资源进行分析和处理,发现其中潜在、未知的知识和规律,为突发事件管理决策服务,是目前急需解决的问题.一方面,直接面对数据库中原始概念层的海量细节信息,往往无法得到有意义的知识,而对原始较低粒度的概念进行提升,抽象出较高的概念层,可以发现更普遍、更有指导意义的知识；另一方面,对于在论域上不同概念之间的关系,人们习惯划分层次,从宏观、中观、微观上理解概念之间的层次关系,形成概念的树状结构,所谓的宏观、中观、微观又涉及到概念的粒度表征,概念粒度越大,涵盖的数据范围越广,概念越抽象和宏观,概念粒度越小,涵盖的数据范围越窄,概念越具体和精细[3].因此,如何表示不同粒度的概念以及概念之间的层次关系,即构建概念树,成为知识发现研究面临的一个基础问题.
突发事件具有事发突然、随机性、模糊性等不确定性特点,如何在构建突发事件属性概念树的过程中体现层次之间的不确定性呢?等距离和等频率区间法等传统的概念提取方法对论域实行硬划分,不允许概念中有模糊性,不符合人的认知规律,而且传统概念树的形成也无法反映数据的实际分布情况[3],因此,传统构建方法无法满足突发事件属性概念树的构成.李德毅、蒋嵘、杜等在结合概率论和模糊数据学理论的基础上提出的云模型能统一刻画概念中的随机性、模糊性及其关联性,并在云模型的基础上提出云变换（Cloud Tranormation）思想实现概念的软划分,此方法不仅较好地体现出概念的不确定性,而且能够根据数据的实际分布实现概念的划分[4-5].用云变换实现概念划分的方法,具有一定的优势,得到不少学者的关注.Liu等采用数据场与云模型相结合的方法构建范概念树,用于空间数据挖掘[6]；Weng等将基于云变换构建的概念树用于电价的预测[7]；秦昆等针对云变换过程中,用云模型对频率分布函数进行拟合部分进行算法改进,提出了一种新的云变换曲线拟合方法[8]；孟晖等对原有的概念跃升算法进行改进,在进行概念云合并时考虑幅度系数的影响[9]；蒋建兵等在分析现有正态云的概念划分和概念提升方法的基础上,提出了引入梯形云后新的云变换和软或操作方法,但文章中并没有给出实例论证[10]；Z Wang提出基于梯形云模型的数值关联规则的挖掘方法[11]；马政朝等运用梯形云概念提升算法对物联网安全数据的定义域进行划分,并对划分结果进行合理提升[12].赵会园等对传统的云变换算法中熵的估计步骤进行改进,并应用到农业领域本体概念的构建中[13]；刘玉超提出用云模型中数字特征构建概念含混度作为概念外延共识程度的衡量,设计并实现了高斯云变换算法,将问题域中的数据分布自动转换为多粒度的不同概念,构建出人类概念认知中的泛概念树[14].
本文借鉴上述的算法思想,针对突发事件属性特征,提出一种基于多类型云的云变换的算法,对突发事件属性实现原子概念的归纳提取,通过对原子概念的提升,逐层构建出突发事件属性概念树.这种突发事件属性概念树的构建方法,避免了传统概念划分边界过硬的问题,较好地解决突发事件存在的模糊性和随机性等不确定性问题,为更好地进行突发事件知识发现提供了一种科学而有效的数据预处理的方法.
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参考文献：
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