在人工智能和大數(shù)據(jù)時代,如何模仿人類思維、認知和推理方式對海量的、不確定的、復雜的動態(tài)數(shù)據(jù)進行實時高效的數(shù)據(jù)挖掘和知識獲取,已經(jīng)成為當前智能信息處理和決策領域的熱門研究方向之一。粒計算通過知識粒度從粒、粒層和粒結(jié)構三個層面對現(xiàn)實問題進行抽象、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算范式,三支決策采用三分而治、化繁為簡的樸素思想為計算機、醫(yī)學、管理學、認知科學等眾多學科提供了一種有效的問題求解策略和方法。本文以粒計算和三支決策為指導思想,以三支貝葉斯決策粗糙集模型為研究對象,以增量更新和矩陣運算為核心技術,從思想、模型和算法三個方面提出了面向動態(tài)數(shù)據(jù)的序貫三支粒計算理論框架和方法,具體研究工作如下:（1）面向動態(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、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)換的多元化代價結(jié)構,運用增量學習技術設計了序貫三支決策動態(tài)更新模型和算法,提出了一種增量序貫三支粒計算理論框架,在提升決策速度的同時降低了決策風險代價,為模擬人類多粒度復雜動態(tài)信息分析、處... 

【文章來源】：西南交通大學四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：128 頁

【學位級別】：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 粒計算研究現(xiàn)狀
    1.3 三支決策研究現(xiàn)狀
    1.4 動態(tài)知識獲取方法研究現(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 序貫三支粒計算理論
    3.1 引言
    3.2 序貫三支粒計算理論框架
        3.2.1 多層次的粒結(jié)構
        3.2.2 多樣性的模型選擇
        3.2.3 多元化的代價結(jié)構
    3.3 序貫三支粒計算增量理論
    3.4 算法設計與分析
    3.5 實驗分析
        3.5.1 實驗設置
        3.5.2 結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 面向多維動態(tài)數(shù)據(jù)的序貫三支粒計算模型
    4.1 引言
    4.2 三支決策矩陣計算模型
    4.3 多維序貫三支粒計算矩陣增量更新框架
        4.3.1 矩陣增量更新策略
        4.3.2 關系矩陣更新方法
        4.3.3 交矩陣更新方法
    4.4 算法設計與分析
    4.5 實驗分析
        4.5.1 實驗設置
        4.5.2 結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 面向多類動態(tài)數(shù)據(jù)的序貫三支粒計算模型
    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算方法
    5.4 多類序貫三支粒計算模型
    5.5 算法設計與分析
    5.6 實驗分析
        5.6.1 實驗設置
        5.6.2 結(jié)果分析
    5.7 本章小結(jié)
第6章 面向混合動態(tài)數(shù)據(jù)的序貫三支粒計算模型
    6.1 引言
    6.2 三支決策的時空模型
        6.2.1 三支決策的時間動態(tài)模型
        6.2.2 三支決策的空間動態(tài)模型
        6.2.3 三支決策的時空融合動態(tài)模型
    6.3 基于時空融合的復合序貫三支粒計算模型
        6.3.1 多層次復合粒結(jié)構
        6.3.2 混合粒度融合方法
    6.4 算法設計與分析
    6.5 實驗分析
        6.5.1 實驗設置
        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
攻讀博士學位期間科研成果情況


【參考文獻】：
期刊論文
[1]三支決策的時空性[J]. 劉盾,李天瑞,梁德翠,楊新.  智能系統(tǒng)學報. 2019(01)
[2]序貫三支決策的代價敏感分類方法[J]. 方宇,閔帆,劉忠慧,楊新.  南京大學學報(自然科學). 2018(01)
[3]建設信息科技強國的路徑思考[J]. 李國杰.  中國科學院院刊. 2017(05)
[4]廣義三支決策與狹義三支決策[J]. 劉盾,梁德翠.  計算機科學與探索. 2017(03)
[5]決策粗糙集理論研究現(xiàn)狀與展望[J]. 于洪,王國胤,姚一豫.  計算機學報. 2015(08)
[6]對大數(shù)據(jù)的再認識[J]. 李國杰.  大數(shù)據(jù). 2015(01)
[7]序粒度標記結(jié)構及其粗糙近似[J]. 吳偉志,高倉健,李同軍.  計算機研究與發(fā)展. 2014(12)
[8]大數(shù)據(jù)研究:未來科技及經(jīng)濟社會發(fā)展的重大戰(zhàn)略領域——大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學思考[J]. 李國杰,程學旗.  中國科學院院刊. 2012(06)
[9]知識不確定性問題的粒計算模型[J]. 王國胤,張清華,馬希驁,楊青山.  軟件學報. 2011(04)
[10]區(qū)間值信息系統(tǒng)在變精度相容關系下的屬性約簡[J]. 陳子春,秦克云.  計算機科學. 2009(03)



本文編號：3303539