多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取

发布时间：2018-01-27 11:02

本文关键词： 粒计算多标记序决策系统局部最优粒度　出处：《南京大学学报(自然科学)》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：多粒度是当前粒计算研究的一个重要方面.在实践中,人们往往选择比较合适的粒度层次来解决问题.作为信息系统的一种特殊情况,多粒度决策系统是经常使用数据表示形式.在这样的系统中,对象可以在属性的不同粒度层次上取不同的观测值.实际使用时,常常遇到在数据属性上需要比较大小,即属性带有序关系.序关系分析是多指标决策的重要内容,而粗糙集是一种处理序关系有效方法.围绕多标记序决策系统的知识获取问题来开展研究,首先,介绍了多标记序决策系统的概念;然后,在协调的多标记序决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则获取方法;最后,在不协调的多标记序决策系统中引入了广义决策,定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度,并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则获取方法.
[Abstract]:Multi - granularity decision - making systems are often used to solve problems . In practice , multi - granularity decision - making systems often use data representation . In this system , objects can take different observation values at different granularity levels of attributes . In this system , the concepts of multi - index decision - making systems are often encountered . In the end , the generalized optimal granularity and generalized local optimal granularity are defined in the coordinated multi - marker sequence decision - making system , and attribute reduction and rule acquisition methods based on generalized local optimal granularity are given .

【作者单位】：浙江海洋大学数理与信息学院;浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61602415,61573321,61272021,41631179) 浙江省海洋科学重中之重学科开放基金(20160102)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 随着数据采集技术的飞速发展,生产实践积累的数据越来越多、越来越复杂.人们往往从不同角度、不同层次进行分析处理,选择合适的粒度来解决问题,这就是粒计算的思想.在1979年Zadeh[1]首先提出信息粒化的概念.后来粒度、粒计算等概念相继被提出来[2],而且许多模型以及相关的处理

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