CN109543706A - 一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的属于冲突分析技术领域，具体为一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统与方法,包括数据采集模块，所述数据采集模块的输出端电性连接预处理模块的输入端，所述计算模块的输出端电性连接结果输出模块的输入端,该大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法包括如下步骤：S1：数据采集；S2：数据处理；S3：建立模型,利用粗糙集理论中的信息系统来表示冲突问题并进行冲突分析，提供了能够满足冲突系统的约束条件的全局可行性方案，有效的避免潜在的缺陷和冲突，实现对多类冲突检测全面检测，同时采用大数据驱动，提高了数据的运算效率，简化的分析过程，提高了分析效率。
Description
技术领域
本发明涉及冲突分析技术领域，具体为一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统与方法。
背景技术
在社会生活中，冲突作为一种普遍现象而广泛存在，冲突分析无论在理论上还是在实践中起着非常重要的作用，特别式中在商业、政治、军事和环境等一些领域。目前研究处理冲突的理论方法对问题的要求非常苛刻，并且一些假设不甚合乎实际。目前，众多国内外研究人员对冲突检测问题展开了研究。现有的冲突分析方法数据运算速率低，对问题的要求十分苛刻，应用范围窄，无法实现多类冲突的全面分析，为此，我们提出一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统与方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统与方法，以解决上述背景技术中提出的现有的冲突分析方法数据运算速率低，对问题的要求十分苛刻，应用范围窄，无法实现多类冲突的全面分析的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统，包括数据采集模块，所述数据采集模块的输出端电性连接预处理模块的输入端，所述预处理模块的输出端电性连接数据分类模块的输入端，所述数据分类模块的输出端电性连接大数据平台的输入端，所述大数据平台双向电性连接模型建立模块，所述大数据平台的输出端电性连接计算模块的输入端，所述计算模块的输出端电性连接结果输出模块的输入端；
通过所述数据采集模块实现对冲突检测数据的采集，并传输至所述预处理模块进行数据的预处理，实现对数据的滤波和降噪，预处理后的数据传输至所述数据分类模块，实现对数据的分类，并将分类数据传输至所述大数据平台，通过所述模型建立模块实现冲突分析模型的建立，通过所述计算模块实现冲突分析和计算，并将计算结果通过所述结果输出模块进行输出。
优选的，所述数据预处理模块包括滤波模块和降噪模块。
优选的，所述计算模块包括冲突局势计算模块和冲突度计算模块。
一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法，该大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法包括如下步骤：
S1：数据采集：通过数据采集模块实现对冲突检测数据的采集；
S2：数据处理：对采集的数据进行滤波、降噪以及处理缺失值，并对数据进行分类；
S3：建立模型：建立基于粗糙集理论的冲突分析模型，并根据建立的基于粗糙集理论的冲突分析模型实现对冲突局势的计算和冲突度的计算，并将计算结果输出。
优选的，所述步骤S1中，在进行处理缺失值时，采用该数据属性出现最多的值或最可能出现的值来替代缺失值。
优选的，所述步骤S3中的冲突局势的计算方法为：定义信息系统为2元组S＝(U,A)，其中U为非空有限对象集，A为非空有限属性集，任意a∈A定义了一个函数a：U→Va，其中Va为a的阈值，对冲突问题来说，U中的元素为所有局中人，A的元素为各争端问题，而Va＝{-1,0，+1}，-1,0和+1分别代表某局中人对争端a的反对、中立和赞成，从而构成冲突分析的一个局势。
优选的，所述步骤S3中冲突度的计算方法为：对于属性集A，定义其冲突度为：式中表明局势S＝(U,A)的冲突程度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：该发明提出的一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统与方法，利用粗糙集理论中的信息系统来表示冲突问题并进行冲突分析，提供了能够满足冲突系统的约束条件的全局可行性方案，有效的避免潜在的缺陷和冲突，实现对多类冲突检测全面检测，同时采用大数据驱动，提高了数据的运算效率，简化的分析过程，提高了分析效率。
附图说明
图1为本发明原理框图；
图2为本发明冲突分析方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明提供一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统，包括数据采集模块，所述数据采集模块的输出端电性连接预处理模块的输入端，所述预处理模块的输出端电性连接数据分类模块的输入端，所述数据分类模块的输出端电性连接大数据平台的输入端，所述大数据平台双向电性连接模型建立模块，所述大数据平台的输出端电性连接计算模块的输入端，所述计算模块的输出端电性连接结果输出模块的输入端；
通过所述数据采集模块实现对冲突检测数据的采集，并传输至所述预处理模块进行数据的预处理，实现对数据的滤波和降噪，预处理后的数据传输至所述数据分类模块，实现对数据的分类，并将分类数据传输至所述大数据平台，通过所述模型建立模块实现冲突分析模型的建立，通过所述计算模块实现冲突分析和计算，并将计算结果通过所述结果输出模块进行输出。
其中，所述数据预处理模块包括滤波模块和降噪模块，所述计算模块包括冲突局势计算模块和冲突度计算模块。
本发明还提供一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法，该大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法包括如下步骤：
S1：数据采集：通过数据采集模块实现对冲突检测数据的采集，在进行处理缺失值时，采用该数据属性出现最多的值或最可能出现的值来替代缺失值；
S2：数据处理：对采集的数据进行滤波、降噪以及处理缺失值，并对数据进行分类；
S3：建立模型：建立基于粗糙集理论的冲突分析模型，并根据建立的基于粗糙集理论的冲突分析模型实现对冲突局势的计算和冲突度的计算，并将计算结果输出，冲突局势的计算方法为：定义信息系统为2元组S＝(U,A)，其中U为非空有限对象集，A为非空有限属性集，任意a∈A定义了一个函数a： U→Va，其中Va为a的阈值，对冲突问题来说，U中的元素为所有局中人，A 的元素为各争端问题，而Va＝{-1,0，+1}，-1,0和+1分别代表某局中人对争端a的反对、中立和赞成，从而构成冲突分析的一个局势，冲突度的计算方法为：对于属性集A，定义其冲突度为：式中表明局势S＝(U,A) 的冲突程度。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统，包括数据采集模块，其特征在于：所述数据采集模块的输出端电性连接预处理模块的输入端，所述预处理模块的输出端电性连接数据分类模块的输入端，所述数据分类模块的输出端电性连接大数据平台的输入端，所述大数据平台双向电性连接模型建立模块，所述大数据平台的输出端电性连接计算模块的输入端，所述计算模块的输出端电性连接结果输出模块的输入端；
通过所述数据采集模块实现对冲突检测数据的采集，并传输至所述预处理模块进行数据的预处理，实现对数据的滤波和降噪，预处理后的数据传输至所述数据分类模块，实现对数据的分类，并将分类数据传输至所述大数据平台，通过所述模型建立模块实现冲突分析模型的建立，通过所述计算模块实现冲突分析和计算，并将计算结果通过所述结果输出模块进行输出。
2.根据权利要求1所述的一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统，其特征在于：所述数据预处理模块包括滤波模块和降噪模块。
3.根据权利要求1所述的一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统，其特征在于：所述计算模块包括冲突局势计算模块和冲突度计算模块。
4.一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法，其特征在于：该大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法包括如下步骤：
S1：数据采集：通过数据采集模块实现对冲突检测数据的采集；
S2：数据处理：对采集的数据进行滤波、降噪以及处理缺失值，并对数据进行分类；
S3：建立模型：建立基于粗糙集理论的冲突分析模型，并根据建立的基于粗糙集理论的冲突分析模型实现对冲突局势的计算和冲突度的计算，并将计算结果输出。
5.根据权利要求4所述的一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法，其特征在于：所述步骤S1中，在进行处理缺失值时，采用该数据属性出现最多的值或最可能出现的值来替代缺失值。
6.根据权利要求4所述的一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法，其特征在于：所述步骤S3中的冲突局势的计算方法为：定义信息系统为2元组S＝(U,A)，其中U为非空有限对象集，A为非空有限属性集，任意a∈A定义了一个函数a：U→Va，其中Va为a的阈值，对冲突问题来说，U中的元素为所有局中人，A的元素为各争端问题，而Va＝{-1,0，+1}，-1,0和+1分别代表某局中人对争端a的反对、中立和赞成，从而构成冲突分析的一个局势。
7.根据权利要求4所述的一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法，其特征在于：所述步骤S3中冲突度的计算方法为：对于属性集A，定义其冲突度为：式中表明局势S＝(U,A)的冲突程度。
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