多粒度標記決策系統(tǒng)中最優(yōu)粒度的選擇.pdf

1、粗糙集理論是波蘭數學家Pawlak在1982年提出的一種數學理論，它可以處理分析不完備數據，其主要的特點是在不改變分類能力的條件下，通過剔除冗余的信息來獲得知識的屬性約簡，從而進行規(guī)則提取。粗糙集數據分析的特點是不需要提供所給數據外的任何假設，只利用所給的數據做出決策。隨著粗糙集理論的研究與發(fā)展，現已在很多領域成功得到應用，近年來在農業(yè)信息化領域中也獲得了較多成果。
　　粒計算是數據挖掘和知識表示的一種重要方法，是當前人工智能，特

2、別是智能信息處理領域非?；钴S的研究方向，它以粒為計算單位，模擬人的思考模式，通過分析和處理大規(guī)模復雜的數據和建立有效的計算模型為目標。粒計算的特點是在于尋求在某個合適的粒度層面下用近似方法來解決復雜問題。在現實生活中，人們常從不同粒度層面去觀察對象或處理數據，在不同粒度層面下選擇合適的決策系統(tǒng)和對應的決策規(guī)則是智能信息處理中的一個非常重要的研究課題。
　　針對具有多粒度標記決策系統(tǒng)的知識獲取問題，本文以粒計算為基礎研究在多粒度標記