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粗糙集理论与应用研究综述 被引量：369
1
作者 王国胤 姚一豫 于洪 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1229-1246,共18页
在阐释粗糙集理论基本体系结构的基础上,从多个角度探讨粗糙集模型的研究思路,分析粗糙集理论与模糊集、证据理论、粒计算、形式概念分析、知识空间等其它理论之间的联系,介绍国内外关于粗糙集理论研究的主要方向和发展状况,讨论当前粗... 在阐释粗糙集理论基本体系结构的基础上,从多个角度探讨粗糙集模型的研究思路,分析粗糙集理论与模糊集、证据理论、粒计算、形式概念分析、知识空间等其它理论之间的联系,介绍国内外关于粗糙集理论研究的主要方向和发展状况,讨论当前粗糙集理论研究的热点研究领域以及将来需要重点研究的主要问题. 展开更多
关键词 粗糙集 模糊集 粒计算 形式概念分析 知识空间 智能信息处理
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基于邻域粒化和粗糙逼近的数值属性约简 被引量：290
2
作者 胡清华 于达仁 谢宗霞 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期640-649,共10页
对于空间中的任一子集,通过基本邻域信息粒子进行逼近,由此提出了邻域信息系统和邻域决策表模型.分析了该模型的性质,并且基于此模型构造了数值型属性的选择算法.利用UCI标准数据集与现有算法进行了比较分析,实验结果表明,该模型可以选... 对于空间中的任一子集,通过基本邻域信息粒子进行逼近,由此提出了邻域信息系统和邻域决策表模型.分析了该模型的性质,并且基于此模型构造了数值型属性的选择算法.利用UCI标准数据集与现有算法进行了比较分析,实验结果表明,该模型可以选择较少的特征而保持或改善分类能力. 展开更多
关键词 数值特征 粒度计算 邻域关系 粗糙集 可变精度 属性约简 特征选择
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粒计算研究综述 被引量：110
3
作者 王国胤 张清华 胡军 《智能系统学报》 2007年第6期8-26,共19页
粒计算(granular computing)是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法.它覆盖了所有有关粒度的理论、方法和技术,是复杂问题求解、海量数据挖掘、模糊信息处理的有效工具.首先回顾了粒计算研究和发展状况,介绍了粒... 粒计算(granular computing)是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法.它覆盖了所有有关粒度的理论、方法和技术,是复杂问题求解、海量数据挖掘、模糊信息处理的有效工具.首先回顾了粒计算研究和发展状况,介绍了粒计算的基本组成和问题,综述了粒计算的基本模型和方法,并讨论了它们之间的相互关系,最后探讨了构建统一的粒计算模型、复杂问题空间的粒化、粒层之间的转换、高效的粒计算方法、新的粒计算模型、动态粒计算模型、自主粒计算模型、粒计算方法的模糊化以及粒计算模型的应用和推广等几个方面的关键问题. 展开更多
关键词 粒计算 数据挖掘 智能信息处理 粗糙集 模糊集 商空间
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基于粒计算的大数据处理 被引量：117
4
作者 徐计 王国胤 于洪 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1497-1517,共21页
在大数据时代,如何充分挖掘出蕴藏于数据资源中的价值正在成为各国IT业界、学术界和政府共同关注的焦点.使用云计算平台分布式地存储和分析大数据已经成为共识并且得到了广泛应用,但这并没有完全解决大数据的3V特性带来的问题.全面应对... 在大数据时代,如何充分挖掘出蕴藏于数据资源中的价值正在成为各国IT业界、学术界和政府共同关注的焦点.使用云计算平台分布式地存储和分析大数据已经成为共识并且得到了广泛应用,但这并没有完全解决大数据的3V特性带来的问题.全面应对大数据的挑战需要来自存储技术、下一代网络、处理器、计算模型等各个领域的创新.粒计算是在求解问题过程中使用"粒"的理论、方法、技术和工具的集合,适用于近似求解有不确定性和层次结构的问题.该文综述了大数据处理的研究现状,分析了当前大数据处理研究存在的局限性;根据运用粒计算方法解决问题的不同特征,该文归纳了粒计算的3种基本模式,回顾了各种模式的相关研究工作;该文讨论了粒计算应用于大数据处理的可行性与优势,并探讨了在大数据的粒计算处理框架中需要解决的各个关键问题. 展开更多
关键词 粒计算 大数据 云计算 深度学习
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大数据挖掘的粒计算理论与方法 被引量：93
5
作者 梁吉业 钱宇华 +1 位作者 李德玉 胡清华 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2015年第11期1355-1369,共15页
大数据往往呈现出大规模性、多模态性以及快速增长性等特征.粒计算是智能信息处理领域中大规模复杂问题求解的有效范式.从推动大数据挖掘研究角度,本文首先概要地讨论了大数据的特征对可计算性、有效性与高效性提出的3大挑战;其次,结合... 大数据往往呈现出大规模性、多模态性以及快速增长性等特征.粒计算是智能信息处理领域中大规模复杂问题求解的有效范式.从推动大数据挖掘研究角度,本文首先概要地讨论了大数据的特征对可计算性、有效性与高效性提出的3大挑战;其次,结合粒计算的思维模式特点,概述了已有研究成果,分析论述了以粒计算应对大数据挖掘挑战的可行性,认为粒计算有望为大数据挖掘提供一条极具前途的崭新途径;最后,对大数据挖掘的粒计算理论与方法中的若干科学问题进行了梳理与展望,以期抛引这一领域的学术思考与研究工作. 展开更多
关键词 大数据 数据挖掘 模式发现 粒计算 信息粒化 多粒度
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正态云模型研究回顾与展望 被引量：87
6
作者 杨洁 王国胤 +4 位作者 刘群 郭毅可 刘悦 淦文燕 刘玉超 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期724-744,共21页
不确定性信息的表达和处理是人工智能的一个重要研究问题.目前有多种理论模型从不同的角度研究不确定性问题,包括模糊集、粗糙集、概率论、证据理论等.1995年,李德毅院士在概率论和模糊集理论两者的基础上,提出了一种处理不确定性问题... 不确定性信息的表达和处理是人工智能的一个重要研究问题.目前有多种理论模型从不同的角度研究不确定性问题,包括模糊集、粗糙集、概率论、证据理论等.1995年,李德毅院士在概率论和模糊集理论两者的基础上,提出了一种处理不确定性问题的双向认知模型——云模型,即通过正向云变换和逆向云变换算法进而实现定性概念与定量数值的双向转换.经过20多年的研究与发展,该模型逐渐得到完善,并在不确定性信息处理方面得到了广泛应用.该文回顾了正态云模型理论的研究现状和进展.并在此基础上分析了其存在的挑战和问题:(1)双向认知计算方面,虽然多步逆向云能够实现稳定的双向认知变换,但是它是基于单个云概念的,尚未有多粒度云模型双向认知变换的研究成果;(2)云模型相似性度量方面,由于不同的领域问题需要不同的评价标准,需要开展针对特定问题的云模型相似性度量研究;(3)粒计算机制方面,高斯云变换能够实现由细到粗的粒度变换以及多粒度概念的自适应生成,解决了云模型的变粒度问题.但是没有体现不同云概念以及不同粒度层次之间的关联;(4)多维云模型方面,目前在这方面的研究工作相对较少,缺乏较有效的多维云表示方法.该文针对以上问题,围绕当前的研究热点——大数据存在的挑战,进一步提出了大数据的云模型研究框架,深入探讨了未来的研究方向,并指出未来的工作需要以大数据为中心,结合粒计算、机器学习以及统计学的思想,进一步完善云模型的理论机制,该文的工作对于大数据和云模型理论的研究提供了重要的参考价值. 展开更多
关键词 云模型 双向认知 粒计算 不确定性 大数据
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粒及粒计算在逻辑推理中的应用 被引量：61
7
作者 刘清 刘群 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期546-551,共6页
讨论了信息粒的结构及其实例 基于Rough集方法定义了决策规则粒 ,构造了决策规则粒库 ,它被用作逻辑推理 定义了粒语言 ,描述了这种语言的语法、语义、粒语句的运算法则和粒之相关的几个性质 定义了粒之间的相互包含(inclusion)和相似... 讨论了信息粒的结构及其实例 基于Rough集方法定义了决策规则粒 ,构造了决策规则粒库 ,它被用作逻辑推理 定义了粒语言 ,描述了这种语言的语法、语义、粒语句的运算法则和粒之相关的几个性质 定义了粒之间的相互包含(inclusion)和相似 (closeness) 基于这些概念 ,构造了一种逻辑推理的新模型 这种推理模式的特点在于它既是逻辑的又是集合论的 所谓逻辑的就是说推理是遵循一种逻辑运算 ;所谓集合论的是指这种推理可利用对应于这种逻辑公式的意义集的运算进行推理 。 展开更多
关键词 信息粒 粒语言 粒计算 粒包含 粒相似
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粒度计算研究综述 被引量：54
8
作者 李道国 苗夺谦 +1 位作者 张东星 张红云 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第9期1-12,共12页
粒度计算 GrC(Granular Computing)是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究。它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支,已成为模糊的、不... 粒度计算 GrC(Granular Computing)是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究。它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支,已成为模糊的、不完整的、不精确的及海量的信息处理的重要工具和人工智能研究领域的热点之一。本文综述了粒度计算的发展动机、研究现状及发展趋势,着重介绍了粒度计算的主要理论模型与方法及其在不同领域的应用,对存在的问题进行了分析,并提出了进一步研究的方向。 展开更多
关键词 粒度计算 词计算理论 粗糙集理论 商空间理论 区间计算 人工智能
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知识不确定性问题的粒计算模型 被引量：70
9
作者 王国胤 张清华 +1 位作者 马希骜 杨青山 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期676-694,共19页
知识不仅是构成人类认知能力的重要基石,也是智能科学研究的基础问题之一.随着智能科学技术研究的发展,知识的不确定性研究受到人们的普遍关注.知识的不确定性来源于知识本身的不确定性以及受外界(客观世界)影响而导致的不确定性.从粒... 知识不仅是构成人类认知能力的重要基石,也是智能科学研究的基础问题之一.随着智能科学技术研究的发展,知识的不确定性研究受到人们的普遍关注.知识的不确定性来源于知识本身的不确定性以及受外界(客观世界)影响而导致的不确定性.从粒计算模型的角度分析了模糊集理论模型、粗糙集理论模型、商空间理论模型以及其他扩展粒计算模型中知识的不确定性问题,并对知识不确定性问题的研究工作进行了讨论和总结,对有待研究的重要问题进行了展望. 展开更多
关键词 粒计算 知识 不确定性 粗糙集 模糊集 商空间
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粒度计算的理论、模型与方法 被引量：41
10
作者 李道国 苗夺谦 张红云 《复旦学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期837-841,共5页
粒度计算(GranularComputing,GrC)是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究.它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支.它已成为模糊的、不... 粒度计算(GranularComputing,GrC)是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究.它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支.它已成为模糊的、不完整的、不精确的及海量的信息处理的重要工具和人工智能研究领域的热点之一.另着重介绍了粒度计算的研究现状、基本问题、主要模型与方法,并提出了进一步的研究方向. 展开更多
关键词 粒度计算 信息处理 粗糙集理论 人工智能 模型 软计算 商空间 区间 方法 科学
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从人类智能到机器实现模型——粒计算理论与方法 被引量：61
11
作者 苗夺谦 张清华 +7 位作者 钱宇华 梁吉业 王国胤 吴伟志 高阳 商琳 顾沈明 张红云 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期743-757,共15页
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是对人的意识、思维过程的模拟。粒计算是当前智能信息处理领域中一种新的概念和计算范式,是研究基于多层次粒结构的思维方式、复杂... 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是对人的意识、思维过程的模拟。粒计算是当前智能信息处理领域中一种新的概念和计算范式,是研究基于多层次粒结构的思维方式、复杂问题求解、信息处理模式及其相关理论、技术和工具的方法论。本文首先分析了人工智能模拟人脑智能的粒计算模式与方法,其次总结了粗糙集、商空间、模糊集、云模型、三支决策等几种典型的粒计算基本构架与数学模型,然后分析知识的多粒度解析表示与不确定性度量的研究现状,最后展望了粒计算求解模式在大数据时代所面临的机遇与挑战。 展开更多
关键词 人工智能 大数据 不确定性 粒计算 多粒度 粗糙集 商空间 模糊集 云模型 三支决策
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粒计算的集合论描述 被引量：54
12
作者 苗夺谦 徐菲菲 +1 位作者 姚一豫 魏莱 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期351-363,共13页
粒计算的形式化研究一直没有被仔细讨论.文中在集合论框架下,对粒计算做了系统研究,给出了粒度空间的三层模型(论域,基,粒结构).借用逻辑语言L判定粒的可定义性,将经典粗糙集通过此模型重新解释.根据模型中从基到粒结构不同的构造规则,... 粒计算的形式化研究一直没有被仔细讨论.文中在集合论框架下,对粒计算做了系统研究,给出了粒度空间的三层模型(论域,基,粒结构).借用逻辑语言L判定粒的可定义性,将经典粗糙集通过此模型重新解释.根据模型中从基到粒结构不同的构造规则,引出并可约和交可约粒度空间的定义,分别讨论了不同粒度空间下覆盖、基和粒结构的关系,从而给出从覆盖求基的方法;进一步,利用子系统表示方法对扩展粗糙集以及一般的交可约与并可约空间的上下近似进行了研究,分析了现有的4种基于覆盖的粗糙集模型的合理性;研究了形式概念分析以及知识空间的粒度空间模型,给出这两种理论中上下近似的概念. 展开更多
关键词 粒计算 粒度空间 粗糙集 形式概念分析 知识空间
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可变多粒度粗糙集模型 被引量：47
13
作者 张明 唐振民 +1 位作者 徐维艳 杨习贝 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期709-720,共12页
通过分析乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的不足之处,提出一种可变多粒度粗糙集模型.研究可变多粒度粗糙集、乐观多粒度和悲观多粒度粗糙集的性质,讨论它们之间度量的关系,研究可变多粒度粗糙集决策规则获取的方法.提出一种基于属... 通过分析乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的不足之处,提出一种可变多粒度粗糙集模型.研究可变多粒度粗糙集、乐观多粒度和悲观多粒度粗糙集的性质,讨论它们之间度量的关系,研究可变多粒度粗糙集决策规则获取的方法.提出一种基于属性重要度的启发式约简的算法.实例分析结果验证该方法的可行性. 展开更多
关键词 可变多粒度粗糙集 粒计算 度量 约简
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粒计算:一种大数据融合智能建模新方法 被引量：45
14
作者 姚富光 钟先信 周靖超 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期503-510,共8页
大数据融合智能是数据科学与工程的一个核心问题。大数据时代,深度学习新一代人工智能技术运用于复杂系统领域,面临全新的机遇和技术挑战。首先分析了大数据融合问题的内涵和特点,然后从复杂系统角度分析了深度学习技术研究新视角和粒... 大数据融合智能是数据科学与工程的一个核心问题。大数据时代,深度学习新一代人工智能技术运用于复杂系统领域,面临全新的机遇和技术挑战。首先分析了大数据融合问题的内涵和特点,然后从复杂系统角度分析了深度学习技术研究新视角和粒计算在信息融合方面的新技术动态,推测了粒计算与深度学习的融合拓展可行性。最后,探讨了面向复杂系统认知研究的大数据融合智能建模粒计算处理架构,力求为复杂系统管理与控制技术研究拓展方法思路。 展开更多
关键词 复杂系统 大数据融合 粒计算 深度学习 人工智能 认知计算
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粗糙集的近似集 被引量：43
15
作者 张清华 王国胤 肖雨 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1745-1759,共15页
粗糙集是1982年由Pawlak教授提出的解决集合边界不确定的重要方法,它通过两个精确的上、下近似集作为边界线来刻画目标集合(概念)X的不确定性,但它没有给出如何用已知的知识基(知识粒)来精确或近似地描述边界不确定的目标集合(概念)X的... 粗糙集是1982年由Pawlak教授提出的解决集合边界不确定的重要方法,它通过两个精确的上、下近似集作为边界线来刻画目标集合(概念)X的不确定性,但它没有给出如何用已知的知识基(知识粒)来精确或近似地描述边界不确定的目标集合(概念)X的方法.首先给出了集合之间的相似度概念,然后分析了分别用上近似集R(X)和下近似集R(X)作为目标集合(概念)X近似描述的不足,提出了在已有知识基(粒)空间下寻找目标集合(概念)X的近似集的方法,并分析了用R0.5(X)作为X(概念)的近似集的优越性.最后讨论了不同知识粒度空间下R0.5(X)与X的相似度随知识粒度的变化关系.从新的角度提出了目标集合(概念)X近似集的构造方法,促进了粗糙集模型的发展. 展开更多
关键词 粗糙集 近似集 粒计算 知识空间 相似度
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基于粒计算的K-medoids聚类算法 被引量：39
16
作者 马箐 谢娟英 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第7期1973-1977,共5页
传统K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点不同而波动,且计算复杂度较高不适于处理大规模数据集;快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进了传统K-medoids聚类算法,但是快速K-medoids聚类算法的初始聚类中心有可能位... 传统K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点不同而波动,且计算复杂度较高不适于处理大规模数据集;快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进了传统K-medoids聚类算法,但是快速K-medoids聚类算法的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为克服传统K-medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷,提出一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。算法引入粒度概念,定义新的样本相似度函数,基于等价关系产生粒子,根据粒子包含样本多少定义粒子密度,选择密度较大的前K个粒子的中心样本点作为K-medoids聚类算法的初始聚类中心,实现K-medoids聚类。UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集实验测试,证明了基于粒计算的K-medoids聚类算法能得到更好的初始聚类中心,聚类准确率和聚类误差平方和优于传统K-medoids和快速K-medoids聚类算法,具有更稳定的聚类结果,且适用于大规模数据集。 展开更多
关键词 传统K-medoids聚类算法 快速K-medoids聚类算法 粒计算 等价关系 聚类
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海量数据挖掘过程相关技术研究进展 被引量：36
17
作者 米允龙 米春桥 刘文奇 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第6期641-659,共19页
随着信息技术的发展,复杂、多样的海量数据给数据挖掘带来了新的挑战。为了更加深入全面地了解大数据环境下的数据挖掘技术的研究进展和应用,从海量数据挖掘过程的技术框架、算法、理论及模式方面进行了详细的阐述。概述了大数据的基本... 随着信息技术的发展,复杂、多样的海量数据给数据挖掘带来了新的挑战。为了更加深入全面地了解大数据环境下的数据挖掘技术的研究进展和应用,从海量数据挖掘过程的技术框架、算法、理论及模式方面进行了详细的阐述。概述了大数据的基本概念、处理流程及面临的问题,简述了数据挖掘的基本过程及相关算法,详细评述了海量数据挖掘过程的研究现状及面临的挑战,并从博弈论的角度、粒计算模型及大数据处理思维方面探讨了海量数据挖掘过程中的处理模式。 展开更多
关键词 海量数据 数据挖掘 博弈论 粒计算 认知计算
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基于粒计算的认知模型 被引量：32
18
作者 张文修 徐伟华 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期957-971,共15页
本文从粒计算的观点对人类认知过程作了详细的研究,分析了属性与对象的充分性和必要性,并建立了严格的数学模型,将直觉和推理结合在一起得到了认知过程重要的本质结果,从而给出了认知的粒化描述和新的认知模型。该模型较为准确地描述了... 本文从粒计算的观点对人类认知过程作了详细的研究,分析了属性与对象的充分性和必要性,并建立了严格的数学模型,将直觉和推理结合在一起得到了认知过程重要的本质结果,从而给出了认知的粒化描述和新的认知模型。该模型较为准确地描述了人类的认知过程,为研究模拟人类的高级智能、形象思维能力提供了一种新的便利工具。 展开更多
关键词 认知模型 粒计算 形式概念分析 粗糙集
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形式概念分析的粒计算方法及其研究展望 被引量：32
19
作者 李金海 吴伟志 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1-12,共12页
形式概念分析是知识表示与处理的一种实用数学方法,因其核心工具概念格的构造代价涉及指数时间复杂度,它在一定程度上导致其处理数据效率不高,这个问题也一直阻碍着该理论的快速发展与广泛应用。粒计算以粒的形成、粒的转移、粒的合成... 形式概念分析是知识表示与处理的一种实用数学方法,因其核心工具概念格的构造代价涉及指数时间复杂度,它在一定程度上导致其处理数据效率不高,这个问题也一直阻碍着该理论的快速发展与广泛应用。粒计算以粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效解决问题而著称,它允许问题在各个粒化层面上得到处理,并根据实际需要在解决问题的精度与耗时之间做出权衡。形式概念分析的粒计算方法的主要研究目标是将粒计算的这些优势融入传统形式概念分析中以有效解决数据分析与处理问题。具体地,本文从Galois连接的粒计算模型、对象粒化、属性粒化、关系粒化、关系诱导的概念粒化、粒规则、粒约简、粒概念、粒概念学习、概念粒计算系统等角度展示形式概念分析的粒计算方法的主要研究内容,并针对大数据与认知学习提出若干挑战性问题。有关讨论结果将为形式概念分析的粒计算方法的研究与发展提供借鉴。 展开更多
关键词 形式概念分析 粒计算 概念格 认知学习 大数据
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粗糙集的最优近似集 被引量：32
20
作者 张清华 薛玉斌 王国胤 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期295-308,共14页
Pawlak教授提出的粗糙集理论是解决集合边界不确定的重要手段,他构建了边界不确定集合的两条精确边界,但没有给出用已有知识基来精确或近似地构建目标概念(集合)X的方法.在前期的研究中提出了寻找目标概念X的近似集方法,但并没有给出最... Pawlak教授提出的粗糙集理论是解决集合边界不确定的重要手段,他构建了边界不确定集合的两条精确边界,但没有给出用已有知识基来精确或近似地构建目标概念(集合)X的方法.在前期的研究中提出了寻找目标概念X的近似集方法,但并没有给出最优的近似集.首先,回顾了集合间的相似度概念和粗糙集的近似集Rλ(X)的构建方法,提出并证明了Rλ(X)所满足的运算性质.其次,找到了Rλ(X)比上近似集R(X)和下近似集R(X)更近似于目标概念X的λ成立的区间.最后,提出了R0.5(X)作为目标概念的最优近似集所满足的条件. 展开更多
关键词 粗糙集 模糊集 近似集 相似度 粒计算
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