在人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代,如何模仿人類思維、認(rèn)知和推理方式對(duì)海量的、不確定的、復(fù)雜的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)高效的數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)獲取,已經(jīng)成為當(dāng)前智能信息處理和決策領(lǐng)域的熱門研究方向之一。粒計(jì)算通過知識(shí)粒度從粒、粒層和粒結(jié)構(gòu)三個(gè)層面對(duì)現(xiàn)實(shí)問題進(jìn)行抽象、分解、合成、轉(zhuǎn)換和因果分析,是一種多層次和多視角的多粒度思維理論和方法。作為一種新興的三元粒計(jì)算范式,三支決策采用三分而治、化繁為簡(jiǎn)的樸素思想為計(jì)算機(jī)、醫(yī)學(xué)、管理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等眾多學(xué)科提供了一種有效的問題求解策略和方法。本文以粒計(jì)算和三支決策為指導(dǎo)思想,以三支貝葉斯決策粗糙集模型為研究對(duì)象,以增量更新和矩陣運(yùn)算為核心技術(shù),從思想、模型和算法三個(gè)方面提出了面向動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的序貫三支粒計(jì)算理論框架和方法,具體研究工作如下:（1）面向動(dòng)態(tài)決策數(shù)據(jù),分析了具有決策語義解釋的序貫三支決策思想,探討了基于屬性序列的多層次粒結(jié)構(gòu)、基于七種區(qū)域組合的多樣性模型選擇以及基于粒度處理和轉(zhuǎn)換的多元化代價(jià)結(jié)構(gòu),運(yùn)用增量學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)了序貫三支決策動(dòng)態(tài)更新模型和算法,提出了一種增量序貫三支粒計(jì)算理論框架,在提升決策速度的同時(shí)降低了決策風(fēng)險(xiǎn)代價(jià),為模擬人類多粒度復(fù)雜動(dòng)態(tài)信息分析、處... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：128 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 粒計(jì)算研究現(xiàn)狀
    1.3 三支決策研究現(xiàn)狀
    1.4 動(dòng)態(tài)知識(shí)獲取方法研究現(xiàn)狀
    1.5 本文的研究工作
    1.6 本章小結(jié)
第2章 三支決策概述
    2.1 三支決策思想
    2.2 三支決策理論
    2.3 三支決策經(jīng)典模型
        2.3.1 粗糙集模型
        2.3.2 三支貝葉斯決策粗糙集模型
    2.4 本章小結(jié)
第3章 序貫三支粒計(jì)算理論
    3.1 引言
    3.2 序貫三支粒計(jì)算理論框架
        3.2.1 多層次的粒結(jié)構(gòu)
        3.2.2 多樣性的模型選擇
        3.2.3 多元化的代價(jià)結(jié)構(gòu)
    3.3 序貫三支粒計(jì)算增量理論
    3.4 算法設(shè)計(jì)與分析
    3.5 實(shí)驗(yàn)分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.5.2 結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 面向多維動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的序貫三支粒計(jì)算模型
    4.1 引言
    4.2 三支決策矩陣計(jì)算模型
    4.3 多維序貫三支粒計(jì)算矩陣增量更新框架
        4.3.1 矩陣增量更新策略
        4.3.2 關(guān)系矩陣更新方法
        4.3.3 交矩陣更新方法
    4.4 算法設(shè)計(jì)與分析
    4.5 實(shí)驗(yàn)分析
        4.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.5.2 結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 面向多類動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的序貫三支粒計(jì)算模型
    5.1 引言
    5.2 多類三支決策模型研究
        5.2.1 多類二支貝葉斯決策模型
        5.2.2 多類三支貝葉斯決策模型
        5.2.3 多類三支決策融合模型
    5.3 多類三支決策矩陣計(jì)算方法
    5.4 多類序貫三支粒計(jì)算模型
    5.5 算法設(shè)計(jì)與分析
    5.6 實(shí)驗(yàn)分析
        5.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.6.2 結(jié)果分析
    5.7 本章小結(jié)
第6章 面向混合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的序貫三支粒計(jì)算模型
    6.1 引言
    6.2 三支決策的時(shí)空模型
        6.2.1 三支決策的時(shí)間動(dòng)態(tài)模型
        6.2.2 三支決策的空間動(dòng)態(tài)模型
        6.2.3 三支決策的時(shí)空融合動(dòng)態(tài)模型
    6.3 基于時(shí)空融合的復(fù)合序貫三支粒計(jì)算模型
        6.3.1 多層次復(fù)合粒結(jié)構(gòu)
        6.3.2 混合粒度融合方法
    6.4 算法設(shè)計(jì)與分析
    6.5 實(shí)驗(yàn)分析
        6.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        6.5.2 結(jié)果分析
    6.6 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 本文總結(jié)
    7.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間科研成果情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]序貫三支決策的代價(jià)敏感分類方法[J]. 方宇,閔帆,劉忠慧,楊新.  南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2018(01)
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[4]廣義三支決策與狹義三支決策[J]. 劉盾,梁德翠.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2017(03)
[5]決策粗糙集理論研究現(xiàn)狀與展望[J]. 于洪,王國(guó)胤,姚一豫.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2015(08)
[6]對(duì)大數(shù)據(jù)的再認(rèn)識(shí)[J]. 李國(guó)杰.  大數(shù)據(jù). 2015(01)
[7]序粒度標(biāo)記結(jié)構(gòu)及其粗糙近似[J]. 吳偉志,高倉(cāng)健,李同軍.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2014(12)
[8]大數(shù)據(jù)研究:未來科技及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域——大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學(xué)思考[J]. 李國(guó)杰,程學(xué)旗.  中國(guó)科學(xué)院院刊. 2012(06)
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[10]區(qū)間值信息系統(tǒng)在變精度相容關(guān)系下的屬性約簡(jiǎn)[J]. 陳子春,秦克云.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2009(03)



本文編號(hào)：3303539