發(fā)布時間：2023-02-06 10:31

　　粒計算是當前人工智能領域中一種新的概念和計算范式,是一種研究基于多層次粒結構的思維方式、問題求解方法與信息處理模式。根據(jù)不同的應用需求,選擇最合適的尺度層面進行數(shù)據(jù)分析成為粒計算的一個重要研究課題。現(xiàn)有的多尺度決策信息表的最優(yōu)尺度選擇方法,存在以下兩個限制性特征:（1）對于同一屬性,所有對象的最優(yōu)尺度層次相同;（2）對于同一對象,在不同屬性下具有相同的最優(yōu)尺度層次。本學位論文提出了一種基于屬性粒度樹的最優(yōu)尺度選擇的新方法,研究了融合不同屬性的不同尺度的規(guī)則提取方法,特點是同一條決策規(guī)則中的屬性具有不同的尺度;對于同一屬性,在不同的決策規(guī)則下具有不同的尺度,使得最優(yōu)尺度更加精確,簡化規(guī)則。首先,將形式背景下的屬性粒度樹方法引入到了多尺度決策信息表,給出了多尺度決策信息表中屬性粒度樹的概念,研究了其詳細性質。在粒度樹中,引入了能描述屬性粒度層次的剪枝概念,探討了不同剪枝之間的偏序關系。定義了基于全局剪枝的混合尺度信息表的概念,并研究了它的性質。給出了協(xié)調和不協(xié)調完備多尺度決策信息表最優(yōu)全局剪枝的判別條件,并用證據(jù)理論描述了最優(yōu)全局剪枝的性質,還用算法進行實現(xiàn)。同時,研究了已有最優(yōu)尺度方法和... 

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 粒計算研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內容
    1.4 本文結構
第二章 理論基礎
    2.1 形式背景分析的屬性粒度樹
    2.2 完備信息系統(tǒng)
    2.3 完備多尺度信息系統(tǒng)
    2.4 決策系統(tǒng)與決策規(guī)則
    2.5 信念結構和信念函數(shù)
第三章 基于剪枝的混合尺度信息系統(tǒng)
    3.1 多尺度信息系統(tǒng)的屬性粒度樹
    3.2 屬性粒度樹的剪枝
    3.3 基于剪枝的完備混合尺度信息系統(tǒng)
    3.4 基于剪枝的證據(jù)理論
第四章 協(xié)調的完備多尺度決策信息系統(tǒng)的最優(yōu)尺度選擇
    4.1 協(xié)調的完備多尺度決策系統(tǒng)的最優(yōu)全局剪枝判別
    4.2 協(xié)調多尺度決策表的最優(yōu)尺度選擇的算法實現(xiàn)
    4.3 經典的協(xié)調多尺度決策表最優(yōu)尺度選擇方法分析
        4.3.1 與整體化最優(yōu)尺度方法的分析對比
        4.3.2 與格模型最優(yōu)尺度方法的分析對比
        4.3.3 與局部最優(yōu)尺度方法的分析對比
    4.4 協(xié)調的完備混合尺度信息系統(tǒng)的知識獲取
        4.4.1 協(xié)調的完備混合尺度信息系統(tǒng)的屬性約簡
        4.4.2 協(xié)調的完備混合尺度信息系統(tǒng)的規(guī)則獲取
    4.5 實驗與分析
第五章 不協(xié)調的完備多尺度決策信息系統(tǒng)的最優(yōu)尺度選擇
    5.1 不協(xié)調的完備多尺度決策系統(tǒng)的最優(yōu)全局剪枝判別
    5.2 不協(xié)調多尺度決策表的最優(yōu)尺度選擇的算法實現(xiàn)
    5.3 不協(xié)調的完備混合尺度信息系統(tǒng)的知識獲取
        5.3.1 不協(xié)調的完備混合尺度信息系統(tǒng)的屬性約簡
        5.3.2 不協(xié)調的完備混合尺度信息系統(tǒng)的規(guī)則獲取
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀學位期間參加科研情況及獲得的學術成果



本文編號：3735833