全覆盖粒计算模型的粒化、知识逼近及其算子性质研究

发布时间：2017-12-25 17:41

  本文关键词：全覆盖粒计算模型的粒化、知识逼近及其算子性质研究　出处：《南京大学学报(自然科学)》2015年01期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 粒计算 全覆盖 邻域系统 内点算子 闭包算子

【摘要】：粒计算(GrC)作为处理不精确、不确定、不完备信息的重要工具,其基本思想是粒化、粒的运算和粒运算结果的融合.部分覆盖是粒计算理论框架中的一种重要模型,在电脑安全、搜索引擎和客户评估等领域具有潜在应用价值.全覆盖是部分覆盖的一种特例,已有的研究是从粗糙集理论的角度开展的,这是一种一般拓扑观念下的全覆盖.本文在pre-topology理论的框架下,从粒化、知识逼近和算子性质三个方面,首先介绍了邻域系统的相关定义,并在邻域系统基础之上提出了粒、全覆盖、全覆盖近似空间的概念;然后在全覆盖近似空间中利用已定义的粒重新诠释了一般拓扑中的内点和闭包算子,对全覆盖近似空间中的任意对象进行知识逼近,并用算例来说明;最后探究了全覆盖粒计算模型中这对逼近算子满足的基本性质,并证明了所提性质,为以后设计基于全覆盖粒计算模型的特征选择算法提供了理论基础.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：山西省留学回国人员科技活动择优资助项目(2013年度) 山西省回国留学人员科研资助项目(2013-033) 山西省自然科学基金(2014011018-2)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 粒计算是新兴的人工智能研究领域,基本思想是粒化、粒的运算和粒运算结果的融合.1979年,美国科学家模糊数学的创始人Zadeh首次提出了信息粒化(information gran-ulation)的概念[1].1982年,美国Hobbs教授在第9届国际人工智能大会上引入了粒度(gran-ularity)的理论[2].1996年,Li

【共引文献】

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本文编号：1333830