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不完备多粒度决策系统的局部最优粒度选择

《计算机研究与发展》2017年 第7期 | 顾沈明 顾金燕 吴伟志 李同军 陈超君   浙江海洋大学数理与信息学院 浙江舟山316022 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室(浙江海洋大学) 浙江舟山316022
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摘 要:粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法.从粒计算来看,一个粒是由多个比较小的颗粒组成的更大的一个单元.在许多实际应用中,由于不同标记尺度对数据集进行分割会得到不同层次的粒度,许多人在用粒计算解决问题时自然而然地考虑不同层次的粒度问题.这就促使思考如何选择一个合适的粒度层次来解决问题.围绕不完备多粒度决策系统,研究了基于局部最优粒度的规则提取方法.1)介绍了不完备多粒度决策系统的概念;2)在协调的不完备多粒度决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度、介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则提取方法,在不协调的不完备多粒度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提取方法;3)给出了在公开的数据集上的实验结果.
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
【关键词】 决策系统 粒计算 局部最优粒度 多粒度 规则提取
【出 处】 《计算机研究与发展》2017年 第7期 1500-1509页 共10页
【收 录】 中文科技期刊数据库