本文選題：粒計(jì)算 + 信息系統(tǒng)��； 參考：《浙江海洋大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：粗糙集理論是波蘭數(shù)學(xué)家Pawlak在1982年提出的一種數(shù)學(xué)理論,它可以處理分析不完備數(shù)據(jù),其主要的特點(diǎn)是在不改變分類能力的條件下,通過剔除冗余的信息來獲得知識(shí)的屬性約簡,從而進(jìn)行規(guī)則提取。粗糙集數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)是不需要提供所給數(shù)據(jù)外的任何假設(shè),只利用所給的數(shù)據(jù)做出決策。隨著粗糙集理論的研究與發(fā)展,現(xiàn)已在很多領(lǐng)域成功得到應(yīng)用,近年來在農(nóng)業(yè)信息化領(lǐng)域中也獲得了較多成果。粒計(jì)算是數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)表示的一種重要方法,是當(dāng)前人工智能,特別是智能信息處理領(lǐng)域非�；钴S的研究方向,它以粒為計(jì)算單位,模擬人的思考模式,通過分析和處理大規(guī)模復(fù)雜的數(shù)據(jù)和建立有效的計(jì)算模型為目標(biāo)。粒計(jì)算的特點(diǎn)是在于尋求在某個(gè)合適的粒度層面下用近似方法來解決復(fù)雜問題。在現(xiàn)實(shí)生活中,人們常從不同粒度層面去觀察對(duì)象或處理數(shù)據(jù),在不同粒度層面下選擇合適的決策系統(tǒng)和對(duì)應(yīng)的決策規(guī)則是智能信息處理中的一個(gè)非常重要的研究課題。針對(duì)具有多粒度標(biāo)記決策系統(tǒng)的知識(shí)獲取問題,本文以粒計(jì)算為基礎(chǔ)研究在多粒度標(biāo)記決策系統(tǒng)中的最優(yōu)粒度選擇。首先,介紹了信息系統(tǒng)、多粒度標(biāo)記信息系統(tǒng)、以及多粒度標(biāo)記決策系統(tǒng)等概念。其次,討論多粒度標(biāo)記決策系統(tǒng)在不同意義下的最優(yōu)粒度選擇,介紹了多粒度標(biāo)記決策系統(tǒng)中的8種協(xié)調(diào)性和最優(yōu)粒度的概念,并討論了它們之間的相互關(guān)系,證明了實(shí)際上只有4種不同類型的最優(yōu)粒度。最后,在多粒度標(biāo)記決策系統(tǒng)中分別給出了基于4種最優(yōu)粒度的屬性約簡與規(guī)則提取方法。
[Abstract]:Rough set theory is a kind of mathematical theory put forward by Polish mathematician Pawlak in 1982. It can deal with and analyze incomplete data. Its main characteristic is that the classification ability is not changed.The attribute reduction of knowledge is obtained by eliminating redundant information, and the rules are extracted.The feature of rough set data analysis is that it does not need to provide any assumptions outside the given data, and only makes decisions using the given data.With the research and development of rough set theory, it has been successfully applied in many fields. In recent years, many achievements have been obtained in the field of agricultural informatization.Granular computing is an important method of data mining and knowledge representation. It is a very active research direction in the field of artificial intelligence, especially intelligent information processing.The objective is to analyze and process large-scale and complex data and to establish effective computing models.The characteristic of granular computing is to find an approximate method to solve complex problems at a suitable granularity level.In real life, people often observe objects or deal with data from different granularity levels. Choosing appropriate decision system and corresponding decision rules at different granularity levels is a very important research topic in intelligent information processing.Aiming at the knowledge acquisition problem of multi-granularity label decision system, this paper studies the optimal granularity selection in multi-granularity label decision system based on granular computing.Firstly, the concepts of information system, multi-granularity label information system and multi-granularity label decision system are introduced.Secondly, the optimal granularity selection of multi-granularity label decision system in different sense is discussed. Eight concepts of coordination and optimal granularity in multi-granularity label decision system are introduced, and the relationship between them is discussed.It is proved that there are only four different types of optimal granularity.Finally, four methods of attribute reduction and rule extraction based on optimal granularity are presented in the multi-granularity label decision system.
【學(xué)位授予單位】：浙江海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18

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4 朱s，

本文編號(hào)：1750116