在實際應用中,多粒度標記決策系統(tǒng)常被用于各種信息分析,能否快速從該系統(tǒng)中選擇最需要的粒度是我們獲取知識的關鍵。無論是規(guī)則提取還是屬性約簡基本是在最優(yōu)粒度選擇出來的前提下進行的�？梢娮顑�(yōu)粒度選擇在多粒度標記決策系統(tǒng)的知識獲取中占有重要的地位。本文定義了多決策多粒度標記決策信息系統(tǒng)與多源多粒度標記決策信息系統(tǒng),并探討了這兩種系統(tǒng)中選擇最優(yōu)粒度的方法,以及探討了屬性值變化時如何選擇最優(yōu)粒度。具體的主要工作為以下三個部分:（1）介紹多決策的多粒度標記系統(tǒng)的定義,并定義適用于該系統(tǒng)下的分布函數(shù)、最大分布函數(shù)、廣義決策函數(shù)及下近似函數(shù);然后分別討論粒度標記層次系統(tǒng)保持分布協(xié)調、最大分布協(xié)調、廣義決策協(xié)調及下近似協(xié)調時最優(yōu)粒度的選擇。并給出相應的例子驗證方法的可行性。（2）介紹多源多粒度標記決策系統(tǒng)的定義,探討選擇多源多粒度標記決策系統(tǒng)最優(yōu)粒度的策略。具體策略:先選擇各信息源的最優(yōu)粒度,再對各信息源的最優(yōu)粒度進行融合從而選擇全局最優(yōu)粒度。根據(jù)不同的應用需求提出了基于“最粗”、“最細”及“絕大多數(shù)”三種原則的三種方法。同時給出相應的例子驗證方法的可行性。（3）研究多粒度標記決策系統(tǒng)中屬性值變化時最優(yōu)粒... 

【文章來源】：閩南師范大學福建省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

靜態(tài)和動態(tài)算法最優(yōu)粒度標記層次選擇的計算時間比較

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]對象更新環(huán)境下的多粒度決策系統(tǒng)的最優(yōu)粒度選擇[J]. 鐵文彥,范敏,李金海.  計算機科學. 2018(01)
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[5]不協(xié)調多粒度標記決策系統(tǒng)最優(yōu)粒度的對比[J]. 吳偉志,陳超君,李同軍,徐優(yōu)紅.  模式識別與人工智能. 2016(12)
[6]多粒度決策系統(tǒng)的局部最優(yōu)粒度選擇[J]. 顧沈明,萬雅虹,吳偉志,徐優(yōu)紅.  南京大學學報(自然科學). 2016(02)
[7]協(xié)調的不完備多粒度標記決策系統(tǒng)的最優(yōu)粒度選擇[J]. 吳偉志,陳穎,徐優(yōu)紅,顧沈明.  模式識別與人工智能. 2016(02)
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本文編號：3318116