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计算机学报 2024年第9期47卷 2141-2162页

作者：赵凡张清华吴成英谢秦王国胤重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室重庆邮电大学网络空间大数据智能安全教育部重点实验室

粒计算是模拟人脑多粒度认知模式处理复杂问题的一种方法.模糊商空间理论作为粒计算的一种典型模型,将复杂问题渐进式粒化成为分层递阶的多粒度空间,从而实现层次化的求解.然而,面对海量高维数据,现有模糊商空间模型通过模糊相似关系构... 详细信息

粒计算是模拟人脑多粒度认知模式处理复杂问题的一种方法.模糊商空间理论作为粒计算的一种典型模型,将复杂问题渐进式粒化成为分层递阶的多粒度空间,从而实现层次化的求解.然而,面对海量高维数据,现有模糊商空间模型通过模糊相似关系构建多粒度空间的效率将大幅降低.一方面,模糊相似关系需要计算数据空间中任意两个对象之间的相似性,不利于处理体量大的数据集;另一方面,模糊相似关系包含大量冗余信息,导致后续步骤中存在大量的冗余计算.因此,本文基于2近邻模糊关系,提出了多粒度空间的快速构建方法,在保证面向下游分类任务时性能不下降的前提下,极大地提升了多粒度空间构建效率.首先,基于k近邻算法提出k近邻模糊关系,并分析证明其关键性质;然后,面向多粒度空间构建任务,对k近邻模糊关系进行参数分析,从理论上证明k取2时即可包含数据空间中全部有效信息;随后,定义了最近邻和次近邻两阶段的有效位置数,提出了模糊相似关系有效值和有效位置提取算法,多粒度空间构建效率提升了75%左右.最后,通过在9个UCI数据集、3个UKB数据集、3个图像数据集和3个文本数据集上的相关实验,验证了该算法构建多粒度空间的高效性、正确性以及面向下游分类任务的有效性、稳定性和显著性.

关键词：粒计算多粒度空间 k近邻模糊关系模糊商空间

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多粒度空间与知识推理

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计算机科学与探索 2016年第6期10卷 884-890页

作者：折延宏李美丽西安石油大学理学院西安710065

旨在建立起多粒度空间中粗糙近似算子与知识推理中认知算子之间的一一对应关系,从而给出多粒度空间中粗糙近似算子更为合理的语义解释。对于任意逻辑公式,通过分析其语义集与加了认知算子后的语义集之间的关系,证明了全知算子EG对应于... 详细信息

旨在建立起多粒度空间中粗糙近似算子与知识推理中认知算子之间的一一对应关系,从而给出多粒度空间中粗糙近似算子更为合理的语义解释。对于任意逻辑公式,通过分析其语义集与加了认知算子后的语义集之间的关系,证明了全知算子EG对应于多粒度空间中模型AIU中的下近似算子,公共知识认知算子CG对应于模型RU中的下近似算子,分配知识认知算子DG对应于模型RI中的下近似算子,所得结论是模态逻辑与Pawlak粗糙集之间对应关系在多当事人环境下的推广。

关键词：多粒度空间粗糙近似知识推理

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多粒度空间下不确定性概念的近似描述与度量

多粒度空间下不确定性概念的近似描述与度量

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作者：赵凡重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着人类社会的进步和科学技术的迅猛发展,生产生活中的数据每时每刻都在激增,如何处理不确定性数据并从中智能高效地挖掘有价值的知识,是现阶段知识发现面临的一个关键问题。粗糙集理论使用两个精确的集合近似刻画不确定性概念,为不确... 详细信息

随着人类社会的进步和科学技术的迅猛发展,生产生活中的数据每时每刻都在激增,如何处理不确定性数据并从中智能高效地挖掘有价值的知识,是现阶段知识发现面临的一个关键问题。粗糙集理论使用两个精确的集合近似刻画不确定性概念,为不确定信息处理提供了一种多粒度的视角。在此基础上,vague集理论同时考虑正反两个方面的数据信息,在粗糙近似空间下中得到了很好的应用,因此粗糙集理论和vague集理论均在多粒度空间下不确定性概念的近似描述与度量研究中发挥着关键作用。为了更好地描述不确定性问题,本文研究了在多粒度知识空间中不确定性概念的近似描述并讨论了其近似概念的不确定性呈现的变化规律,主要从以下两个方面开展:针对不确定性概念的近似描述问题,本文首先分析了粗糙集的现有近似集模型,并从不确定性概念之间的相似度的角度提出了粗糙集最优近似集的概念;接着研究具有vague特性的不确定性概念的近似描述,对vague集的现有近似集进行了不确定性分析,利用局部最优逼近全局最优的思想提出了优化的阶梯vague集,并将其应用到三支决策中,为基于不确定性概念的智能决策提供了良好的理论基础。针对多粒度空间下不确定性概念在粒度变化过程中的度量和分析问题,本文从多粒度空间下粒层之间的不确定性分析切入,首先研究了vague值的不确定性与其内部参数之间的关系,然后研究了vague集近似概念的不确定性随粒度变化所呈现的规律,接着从三支决策的角度分析了近似概念的不确定性,并根据实际需求,讨论了悲观决策时下近似概念不确定性随粒度变化呈现的规律和序贯决策背景下不确定性概念边界域的不确定性随粒度变化呈现的规律,为多种场景中多粒度空间下动态智能决策提供理论基础。综上,本文从不确定性的角度研究了粗糙集和vague集对不确定性概念的近似描述,然后分析了不同决策场景中近似概念的不确定性随粒度变化的规律,为多粒度空间下选择合适粒度进行智能决策提供理论基础。

关键词：粗糙集 vague集近似描述不确定性度量多粒度空间

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基于多粒度特征选择和模型融合的复合电能质量扰动分类特征优化

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电力系统保护与控制 2022年第14期50卷 1-10页

作者：阮梓航肖先勇胡文曦郑子萱汪颖四川大学电气工程学院四川成都610065

现代电力系统因其“双高”特性造成电能质量扰动模式愈加复杂,对复合扰动的准确分类提出了挑战。传统电能质量扰动分类方法在特征提取阶段所提取的特征由人为确定,难以判断所提取的特征对分类问题是否有效,加之多重复合扰动特征相互耦... 详细信息

现代电力系统因其“双高”特性造成电能质量扰动模式愈加复杂,对复合扰动的准确分类提出了挑战。传统电能质量扰动分类方法在特征提取阶段所提取的特征由人为确定,难以判断所提取的特征对分类问题是否有效,加之多重复合扰动特征相互耦合导致扰动特征的可分性确定困难。为此,提出一种基于粒度的计算方法进行特征选择的模型。在提取的扰动特征集的基础上,通过构建多粒度空间反映特征分布差异性,进而挖掘各粒度下的最优特征子集以确定有效和冗余的分类特征,达到优化分类效果的目的。在此基础上,通过集成分类模型融合不同粒度空间最优扰动特征集所训练的同质弱分类器模型,提出一种新的电能质量扰动多粒度集成分类方法。该方法克服了现有方法在进行多粒度分类时通过寻找最优单粒度空间特征而导致的其他粒度空间信息丢失的问题。实验表明,多粒度特征选择算法可提取对分类有效的扰动特征,集成分类模型可进一步改善模型的分类性能。

关键词：电能质量复合扰动特征选择多粒度空间集成分类

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基于风险最小化的多粒度三支决策模型

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河南师范大学学报（自然科学版） 2017年第2期45卷 101-107页

作者：史进玲张全友杜根远许昌学院国际教育学院河南许昌461000 许昌学院信息工程学院河南许昌461000

为减小传统的二支决策中直接接受或拒绝决策带来的决策风险,分析问题决策的多粒度空间,研究了基于风险最小化的多粒度三支决策模型.在三支决策风险代价分析基础上,为寻求最优的粒度空间,结合不同属性特征在粒度空间中具有不同决策权重... 详细信息

为减小传统的二支决策中直接接受或拒绝决策带来的决策风险,分析问题决策的多粒度空间,研究了基于风险最小化的多粒度三支决策模型.在三支决策风险代价分析基础上,为寻求最优的粒度空间,结合不同属性特征在粒度空间中具有不同决策权重的特点,以粒化重要度和粒化决策权重为启发式信息,从多个不同的粒度层次出发,寻求风险最小的决策行动.最后针对不承诺选项中一些急需决策的现实问题,给出了基于风险控制的二支决策转化方法,并进行了具体的实例应用.

关键词：分险最小化粒化多粒度空间最优决策

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多粒度区间集概率粗糙集模型

多粒度区间集概率粗糙集模型

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作者：景嫄长安大学

学位级别：硕士

粗糙集理论作为一种处理不确定性、不完备性和模糊性等问题的数学工具而被广泛应用于机器学习、人工智能等许多领域。随着研究的不断深入,针对各种实际问题产生了粗糙集的不同推广形式。其中,概率粗糙集是利用条件概率和两个阈值给出了... 详细信息

粗糙集理论作为一种处理不确定性、不完备性和模糊性等问题的数学工具而被广泛应用于机器学习、人工智能等许多领域。随着研究的不断深入,针对各种实际问题产生了粗糙集的不同推广形式。其中,概率粗糙集是利用条件概率和两个阈值给出了被近似集和等价类之间满足一定包含程度的近似刻画。区间集粗糙集通过下、上近似给出了区间集的粗糙近似刻画。多粒度粗糙集则从多粒度空间(一族等价关系)角度对被近似集进行近似描述。本文基于概率粗糙集、区间集粗糙集和多粒度粗糙集研究了区间集概率粗糙集、多粒度区间集概率粗糙集和可变多粒度区间集概率粗糙集。主要研究内容如下:第一部分将概率粗糙集引入到区间集粗糙集中,提出了区间集概率粗糙集模型。研究了区间集概率粗糙集的性质,给出了当阈值发生变化时对应的区间集概率粗糙下、上近似的单调性。最后,讨论了区间集概率粗糙集的粗糙度量。第二部分研究了多粒度区间集概率粗糙集模型。Pawlak粗糙集基于单个粒空间(一个等价关系)建立下、上近似来刻画被近似集,而多粒度粗糙集则在多粒度空间(一族等价关系)上对被近似集进行近似描述。本文在区间集粗糙集的基础上,提出了多粒度区间集粗糙集,研究了乐观多粒度区间集粗糙集和悲观多粒度区间集粗糙集,讨论了它们的性质,给出了各种区间集粗糙集之间的关系。进一步,在多粒度空间中引入了多粒度区间集概率粗糙集,分别研究了乐观多粒度区间集概率粗糙集和悲观多粒度区间集概率粗糙集的性质,通过实例给出了乐观、悲观多粒度区间集概率粗糙集对被近似区间集刻画的优越性。第三部分讨论了可变多粒度区间集概率粗糙集。首先,给出了多粒度空间上部分满足等价类和被近似区间集包含或交不空条件的可变多粒度区间集粗糙集,研究了它们的性质。进而,基于条件概率和可变多粒度区间集粗糙集的研究,提出了可变多粒度区间集概率粗糙集,研究了它们的性质,讨论了这两种模型上的粗糙度量。

关键词：多粒度空间多粒度区间集粗糙集多粒度区间集概率粗糙集可变多粒度区间集概率粗糙集

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