【摘 要】
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粒计算是当前人工智能领域中一种新的概念和计算范式,是一种研究基于多层次粒结构的思维方式、问题求解方法与信息处理模式。根据不同的应用需求,选择最合适的尺度层面进行数
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粒计算是当前人工智能领域中一种新的概念和计算范式,是一种研究基于多层次粒结构的思维方式、问题求解方法与信息处理模式。根据不同的应用需求,选择最合适的尺度层面进行数据分析成为粒计算的一个重要研究课题。现有的多尺度决策信息表的最优尺度选择方法,存在以下两个限制性特征:(1)对于同一属性,所有对象的最优尺度层次相同;(2)对于同一对象,在不同属性下具有相同的最优尺度层次。本学位论文提出了一种基于属性粒度树的最优尺度选择的新方法,研究了融合不同属性的不同尺度的规则提取方法,特点是同一条决策规则中的属性具有不同的尺度;对于同一属性,在不同的决策规则下具有不同的尺度,使得最优尺度更加精确,简化规则。首先,将形式背景下的属性粒度树方法引入到了多尺度决策信息表,给出了多尺度决策信息表中属性粒度树的概念,研究了其详细性质。在粒度树中,引入了能描述属性粒度层次的剪枝概念,探讨了不同剪枝之间的偏序关系。定义了基于全局剪枝的混合尺度信息表的概念,并研究了它的性质。给出了协调和不协调完备多尺度决策信息表最优全局剪枝的判别条件,并用证据理论描述了最优全局剪枝的性质,还用算法进行实现。同时,研究了已有最优尺度方法和本论文最优尺度方法的内在联系与区别。最后,给出了基于最优全局剪枝的混合尺度决策信息表中的属性约简和规则提取方法,并通过实例进行了说明。
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