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不完备不一致数据的填补及其属性约简算法的研究的开题报告
一、研究背景及意义：
在现实世界中，数据的不完备和不一致问题难以避免。其中，不完备数据指的是某些属性可能未知或者缺失；而不一致数据则是指存在于不同来源或者记录时的数据不一致性。
不完备不一致数据的处理在许多领域都有着广泛的应用，如金融、医学、政府信息管理等。在建模和分析数据时，不完备不一致数据会对结果产生误导，因此需要进行数据的清洗和填补。
目前，常用的数据填补方法有平均值插补、多重插补、回归分析等，但这些方法无法充分利用数据中的信息，导致结果不精确。因此，如何处理不完备不一致数据的问题是一个需要深入研究的重要课题。
二、研究内容：
本文将针对不完备不一致数据的填补及其属性约简方法展开研究，并将其分为以下两个部分：
1、不完备不一致数据的填补方法。通过研究和比较现有的数据填补方法，提出一种新的基于模型的数据填补方法，可以更好的利用数据中的信息，填补未知或缺失的属性，同时解决了不一致数据带来的问题。
2、基于属性约简的方法。提出一种基于属性约简的数据清洗方法，将数据中无用或不相关的属性剔除，从而减少不完备和不一致数据的影响，并得到更精确的模型。
三、研究计划：
第一年：
1、对现有的缺失值填补方法进行研究和分析。
2、提出一种新的基于模型的缺失值填补方法，并验证其效果。
第二年：
1、研究不一致数据的特征，探究解决不一致数据的方法。
2、将不一致数据的处理方法融合到缺失值填补方法中。
第三年：
1、基于属性约简思想，提出一种新的数据清洗方法，筛选出对模型影响较大的属性。
2、通过对比实验验证新方法的有效性和优越性。
四、研究成果与贡献：
1、提出一种基于模型的数据填补方法，相比于传统方法，具有更高的精确度和准确度。
2、提出一种基于属性约简的数据清洗方法，可以优化数据特征，提高模型的可信度。
3、为不完备不一致数据的处理提供了新思路和方法，具有较高的应用价值。