文献类型：期刊文章

作　　者：顾沈明[1,2] 顾金燕[1,2] 吴伟志[1,2] 李同军[1,2] 陈超君[1,2]

机构地区：[1]浙江海洋大学数理与信息学院,浙江舟山316022 [2]浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室(浙江海洋大学),浙江舟山316022

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家自然科学基金项目(61602415;61573321;61272021;41631179);浙江省自然科学基金项目(LY14F030001);浙江省海洋科学重中之重学科开放基金项目(20160102)~~

年　　份：2017

卷　　号：54

期　　号：7

起止页码：1500-1509

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法.从粒计算来看,一个粒是由多个比较小的颗粒组成的更大的一个单元.在许多实际应用中,由于不同标记尺度对数据集进行分割会得到不同层次的粒度,许多人在用粒计算解决问题时自然而然地考虑不同层次的粒度问题.这就促使思考如何选择一个合适的粒度层次来解决问题.围绕不完备多粒度决策系统,研究了基于局部最优粒度的规则提取方法.1)介绍了不完备多粒度决策系统的概念;2)在协调的不完备多粒度决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度、介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则提取方法,在不协调的不完备多粒度决策系统中引入了广义决策、定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度,并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则提取方法;3)给出了在公开的数据集上的实验结果.

关 键 词：决策系统 粒计算 局部最优粒度  多粒度 规则提取  

分 类 号：TP18]