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粒度计算的三种主要方法 总被引:5,自引:0,他引:5
粒度计算(Granular Computing,GrC)是新近兴起的人工智能研究领域的一个方向,它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。词计算理论、粗糙集理论、商空间理论是粒度计算的三种主要方法。文中着重介绍了这三种粒度计算的基本理论、模型和方法,以及它们之间的关系,并展望了进一步的研究方向。 相似文献
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基于商空间的粒度计算理论是目前三个主要的粒度计算理论之一.主要讨论商空间理论中的结构问题,并与粗糙集方法进行比较,指出结构在粒度计算理论中的重要性.讨论如何从结构着手来建立商空间模型.文中给出了从结构上取不同粒度来构造商空间的新方法,最后通过相关例子说明所提出的方法的合理性、可行性. 相似文献
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针对模糊集、粗糙集及商空间理论,从对智能的理解、粒的表示、粒度的定义和粒的关系这4个方面进行比较。分析比较结果可知,它们的共同之处有:用集合定义粒,用粒描述知识;不同之处有:词计算和粗糙集理论分别从微观角度研究词的推理和属性的约简,而商空间理论是从宏观角度研究粒度的变化规律。 相似文献
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粒度计算及其在数据挖掘中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
粒度计算涵盖了所有在处理问题过程中使用粒度的理论、方法、技术和工具。本文首先简要地介绍了粒度计算的基本思想、基本问题以及它的三个主要模型(模糊集、粗糙集和商空间),然后综述了粒度计算在数据挖掘中的应用。 相似文献
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针对属性值为连续值且无单一决策属性的多属性决策问题,通过宏观和微观的粒计算理论模型的对比分析,提出了一种融合模糊商空间理论和粗糙集理论的属性权重确定方法。首先通过应用模糊商空间理论构建具有分层递阶结构的商空间族,将一系列粒度商空间的样本聚类结果作为相应粒度空间下单一决策属性的分类,然后采用粗糙集理论计算得出所有商空间下各个属性的重要度,综合不同粗细粒度商空间下的属性重要度大小确定了各属性的客观权重。应用实例验证了该方法的合理性、有效性和实用性。 相似文献
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商空间理论与粗糙集的比较 总被引:4,自引:2,他引:4
文中以比较的方式讨论了粗糙集理论和商空间理论之间的关系,通过对两理论基本算法及复杂度和理论扩展的分析,得出商空间理论与目前流行的"粗糙集"理论的共同之处在于:都是利用等价类来描述"粒度",都是用"粒度"来描述概念。但两者讨论的着重点有所不同,商空间理论的着重点是研究不同粒度世界之间的互相转换、互相依存的关系,是描述空间关系学说的理论;而目前的粒度计算(如粗糙集理论等)主要是研究粒度的表示、刻画和粒度与概念之间的依存关系。更主要的不同在于:商空间理论是在论域元素之间存在有拓扑关系的情况下进行研究的,即论域是一个拓扑空间,而现在的粗糙集理论其论域只是简单的点集,元素之间没有拓扑关系,因此商空间理论不仅可用于数据挖掘、知识发现等方面的应用,而且对路程规划、空间状态分布等约束问题同样适用。 相似文献
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文中以比较的方式讨论了粗糙集理论和商空间理论之间的关系,通过对两理论基本算法及复杂度和理论扩展的分析,得出商空间理论与目前流行的"粗糙集"理论的共同之处在于:都是利用等价类来描述"粒度",都是用"粒度"来描述概念.但两者讨论的着重点有所不同,商空间理论的着重点是研究不同粒度世界之间的互相转换、互相依存的关系,是描述空间关系学说的理论;而目前的粒度计算(如粗糙集理论等)主要是研究粒度的表示、刻画和粒度与概念之间的依存关系.更主要的不同在于:商空间理论是在论域元素之间存在有拓扑关系的情况下进行研究的,即论域是一个拓扑空间,而现在的粗糙集理论其论域只是简单的点集,元素之间没有拓扑关系,因此商空间理论不仅可用于数据挖掘、知识发现等方面的应用,而且对路程规划、空间状态分布等约束问题同样适用. 相似文献
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从粒度计算的角度对粗糙集理论的属性约简进行研究,分别基于代数方法和信息论方法定义了粒度差和粒度熵的概念,并在此基础上提出了两种新的属性约简算法.实验分析表明,这两种可靠有效的粒度计算方法都能得到信息表的最小约简,为进一步研究知识的粒度计算提供了可行的方法. 相似文献
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陈维民 《数字社区&智能家居》2006,(29)
近年来,粗糙集理论以其独特的优势在诸多科研领域取得了不俗的表现。在信息处理过程中,统计学方法需要知道数据的概率分布情况,模糊集的方法需要事先给定隶属度函数,而粗集理论不依赖于这些先验知识,利用上、下近似集这两个概念来描述不精确、不一致信息。本质上粗糙集理论是一种粒计算的模型框架。本文主要讨论粗糙集理论的基本概念、扩展模型以及未来的挑战。此外,对于与粒计算的相关概念以及它们在未来发展中的趋势、面临的主要问题本文也有所涉及。 相似文献
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陈维民 《数字社区&智能家居》2006,(10):107-109
近年来,粗糙集理论以其独特的优势在诸多科研领域取得了不俗的表现。在信息处理过程中,统计学方法需要知道数据的概率分布情况,模糊集的方法需要事先给定隶属度函数,而粗集理论不依赖于这些先验知识,利用上、下近似集这两个概念来描述不精确、不一致信息。本质上粗糙集理论是一种粒计算的模型框架。本文主要讨论粗糙集理论的基本概念、扩展模型以及未来的挑战。此外,对于与粒计算的相关概念以及它们在未来发展中的趋势、面临的主要问题本文也有所涉及。 相似文献
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