粒计算及其应用的研究
摘要:粒计算是一种新的计算模式 ,涉及到如何利用粒来求解问题的方法 ,其基本问题是两个相关问题的研究:粒的结构和粒的计算.本文介绍了有关粒计算中的研究问题和相关的主要研究工作;使用 Rough集理论作为工具 ,在信息系统 S上提出了粒计算的一种模式 ,给出了粒语言、粒语义和粒运算的形式定义;并探讨了该粒计算模式在数据挖掘中的应用.
关键词:粒计算;数据挖掘;Rough集;信息系统
1 引言
L.A. Zadeh[1 ,2 ,3 ]近期提出必须开拓一个新的研究分支———词计算(Computing with Word ,CW) ,其目标是为将来的智能计算以及基于词的信息系统实现计算而建立一个理论基础.实现 CW的方法之一是通过粒计算( Granular Computing ,GrC) , GrC的主要观念是信息粒化( Information Granulation) ,尤其是信息粒 ( Information Granules) .同时 Zadeh提出有三个基本的概念是人类认知的基础 ,即:粒化、组织和因果关系.“粒化包括从整体到部分的分解;组织包括从部分到整体的综合;因果关系包括原因和结果的联系.”人类在认识世界、对问题的求解、推理和作出各种决策均是在大量信息中进行的.信息粒化是指人类在解决和处理大量复杂信息问题时 ,由于人的能力有限 ,把大量复杂信息按其各自的特征和性能将其划分成若干个较为简单的块 ,而每个如此划分出来的块被看成一个粒 ,这种处理信息的过程就称为信息的粒化.粒是指一些个体(元素、点等)通过不分明关系(indis2tinguishability) 、相似关系(similarity) 、邻近关系(proximity)或功能关系(functionality)等所形成的块[1 ].粒计算是人们看待客观世界的一种世界观和方法论 ,也是人类求解问题的基础 ,其在数据挖掘、分类问题、基于示例的学习、 D - S理论、区间分析、定性推理、图像分割、分布式系统和软件工程等领域有着广泛的应用前景.
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