多粒度环境下的知识获取理论
发布时间：2020-12-11 02:41
粒计算是专门研究基于粒结构的思维方式、问题求解方法、信息处理模式的理论、方法、技术和工具的学科,是当前智能信息处理领域中一种新的计算范式.该理论从实际问题的需要出发,通过模拟人类思考和解决大规模复杂问题的结构化求解模式,用可行的满意近似解替代精确解,达到对问题的简化、提高问题求解效率等目的.多粒度模式发现与融合是粒计算框架下复杂问题求解的内在逻辑要求.所谓多粒度,即人们对通过获得的信息粒集和多个粒结构进行复杂数据分析,从中挖掘可用的知识并形成有效决策.该方法是从不同角度、不同层次出发分析问题,因此可以获得对于问题更加合理、更加满意的求解结果.总之,基于多粒度原理的模拟与实现对复杂问题的机器求解具有重要指导价值.多粒度的主要模型包括多粒度粗糙集、多尺度粗糙集、基于对象（属性）粒化的形式概念分析,等等.迄今为止,如上模型虽然得到了大量的研究,但一些关键性问题还有待进一步研究,这主要表现在:多粒度粗糙集的逻辑本质还不够清晰;基于多尺度信息系统的最优尺度选择还有待深入研究;多尺度粗糙集与形式概念分析之间的融合研究亟待深入;已有的三支概念分析模型还停留在经典数据分析层面,等等.鉴于此,本文主要研...
【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校
【文章页数】：118 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
第一章 绪论
§1.1 研究现状及研究背景
§1.2 与本文相关的理论基础
§1.2.1 粗糙集基础知识
§1.2.2 格论基础知识
§1.2.3 形式概念分析基本理论
§1.2.4 面向对象概念格与面向属性概念格基础理论
§1.2.5 区间集理论
§1.3 本文研究内容及安排
第二章 基于一致模的的多粒度空间信息融合
§2.1 引言
§2.2 多粒度空间与一致模
§2.3 多粒度空间中不同粗糙集模型的语义表示特点
§2.4 多粒度空间与三值逻辑
§2.4.1 与不同三值逻辑合取算子所对应的多粒度粗糙集模型
§2.4.2 基于三值逻辑的三支决策融合机制
§2.5 多粒度信息融合
§2.5.1 基于三角模的多粒度的信息融合
§2.5.2 基于三角余模的多粒度的信息融合
§2.5.3 基于妥协算子的多粒度的信息聚合
§2.6 本章小结
第三章 多尺度信息系统的属性粒化及最优规则提取
§3.1 引言
§3.2 多尺度信息系统的属性粒化
§3.2.1 形式背景中的属性粒化
§3.2.2 多尺度信息系统的转化
§3.2.3 基于属性粒度的多尺度信息系统的分解
§3.3 多尺度信息系统中基于属性粒化的最优尺度规则提取
§3.4 本章小结
第四章 属性粒度下的区间集概念分析
§4.1 引言
§4.2 多尺度形式背景的区间集概念格
§4.3 面向对象（属性）区间集概念格及联系
§4.3.1 面向对象区间集概念格的定义、性质及构造
§4.3.2 面向属性区间集概念格的定义、性质及构造
§4.3.3 面向对象（属性）区间集概念格之间的联系
§4.4 本章小结
第五章 L-模糊三支概念格
§5.1 引言
§5.2 L-模糊三支概念格的定义及性质
§5.2.1 L-模糊伽罗瓦连接
§5.2.2 经典三支概念分析
§5.2.3 L-模糊三支概念分析
§5.3 从可能性理论来看L-模糊三支概念格
§5.4 基于L-模糊三支概念格的模糊推理
§5.5 本章小结
第六章 总结与展望
§6.1 总结
§6.2 尚待进一步研究的问题
参考文献
攻读博士学位期间取得的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]多粒度粗糙集数据分析研究的回顾与展望[J]. 吴伟志. 西北大学学报(自然科学版). 2018(04)
[2]多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取[J]. 顾沈明,张昊,吴伟志,谭安辉. 南京大学学报(自然科学). 2017(06)
[3]形式概念分析的粒计算方法及其研究展望[J]. 李金海,吴伟志. 山东大学学报(理学版). 2017(07)
[4]基于属性导出三支概念格的决策背景规则提取[J]. 刘琳,钱婷,魏玲. 西北大学学报(自然科学版). 2016(04)
[5]协调的不完备多粒度标记决策系统的最优粒度选择[J]. 吴伟志,陈颖,徐优红,顾沈明. 模式识别与人工智能. 2016(02)
[6]概念格合并原理与算法[J]. 智慧来,智东杰,刘宗田. 电子学报. 2010(02)
[7]一种模糊概念格模型及其渐进式构造算法[J]. 刘宗田,强宇,周文,李旭,黄美丽. 计算机学报. 2007(02)
博士论文
[1]经典概念格与三支概念格的构造及知识获取理论[D]. 钱婷.西北大学 2016
本文编号：2909755
【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校
【文章页数】：118 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
第一章 绪论
§1.1 研究现状及研究背景
§1.2 与本文相关的理论基础
§1.2.1 粗糙集基础知识
§1.2.2 格论基础知识
§1.2.3 形式概念分析基本理论
§1.2.4 面向对象概念格与面向属性概念格基础理论
§1.2.5 区间集理论
§1.3 本文研究内容及安排
第二章 基于一致模的的多粒度空间信息融合
§2.1 引言
§2.2 多粒度空间与一致模
§2.3 多粒度空间中不同粗糙集模型的语义表示特点
§2.4 多粒度空间与三值逻辑
§2.4.1 与不同三值逻辑合取算子所对应的多粒度粗糙集模型
§2.4.2 基于三值逻辑的三支决策融合机制
§2.5 多粒度信息融合
§2.5.1 基于三角模的多粒度的信息融合
§2.5.2 基于三角余模的多粒度的信息融合
§2.5.3 基于妥协算子的多粒度的信息聚合
§2.6 本章小结
第三章 多尺度信息系统的属性粒化及最优规则提取
§3.1 引言
§3.2 多尺度信息系统的属性粒化
§3.2.1 形式背景中的属性粒化
§3.2.2 多尺度信息系统的转化
§3.2.3 基于属性粒度的多尺度信息系统的分解
§3.3 多尺度信息系统中基于属性粒化的最优尺度规则提取
§3.4 本章小结
第四章 属性粒度下的区间集概念分析
§4.1 引言
§4.2 多尺度形式背景的区间集概念格
§4.3 面向对象（属性）区间集概念格及联系
§4.3.1 面向对象区间集概念格的定义、性质及构造
§4.3.2 面向属性区间集概念格的定义、性质及构造
§4.3.3 面向对象（属性）区间集概念格之间的联系
§4.4 本章小结
第五章 L-模糊三支概念格
§5.1 引言
§5.2 L-模糊三支概念格的定义及性质
§5.2.1 L-模糊伽罗瓦连接
§5.2.2 经典三支概念分析
§5.2.3 L-模糊三支概念分析
§5.3 从可能性理论来看L-模糊三支概念格
§5.4 基于L-模糊三支概念格的模糊推理
§5.5 本章小结
第六章 总结与展望
§6.1 总结
§6.2 尚待进一步研究的问题
参考文献
攻读博士学位期间取得的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]多粒度粗糙集数据分析研究的回顾与展望[J]. 吴伟志. 西北大学学报(自然科学版). 2018(04)
[2]多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取[J]. 顾沈明,张昊,吴伟志,谭安辉. 南京大学学报(自然科学). 2017(06)
[3]形式概念分析的粒计算方法及其研究展望[J]. 李金海,吴伟志. 山东大学学报(理学版). 2017(07)
[4]基于属性导出三支概念格的决策背景规则提取[J]. 刘琳,钱婷,魏玲. 西北大学学报(自然科学版). 2016(04)
[5]协调的不完备多粒度标记决策系统的最优粒度选择[J]. 吴伟志,陈颖,徐优红,顾沈明. 模式识别与人工智能. 2016(02)
[6]概念格合并原理与算法[J]. 智慧来,智东杰,刘宗田. 电子学报. 2010(02)
[7]一种模糊概念格模型及其渐进式构造算法[J]. 刘宗田,强宇,周文,李旭,黄美丽. 计算机学报. 2007(02)
博士论文
[1]经典概念格与三支概念格的构造及知识获取理论[D]. 钱婷.西北大学 2016
本文编号：2909755
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/2909755.html
