《不確定性知識獲取的粒計算方法及其套用研究》是依託河南師範大學，由徐久成擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：不確定性知識獲取的粒計算方法及其套用研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：徐久成
- 依託單位：河南師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
近年來，國內外專家基於粒計算思想提出了很多不確定性度量理論與方法，但這些理論與方法大都存在一定的局限性或不足，特別是組備地對相關度量方法進行融合的研究較少。本項目提出一些新的不確定性度量理論與方法，研究這些度量方法與現有相關度量方法之間的融合形式，建立不確定性知識獲取的度量系統。在覆蓋近似空間下研究粗糙模糊集、粗糙Vague集的粗糙性和模糊性度量，建立其相對統一的度量標準；針對粗糙集理論在處達盼糊理動態數據方面的局限性，從時間序列角度提出粒度決策演化模型及其估充拒預測算法，建立決策規則近似疊代公式和演化軌跡；將粒計算槳斷霸境方法套用於基因數據處理，構建基於相對鄰域關係、廣義二元關係和覆蓋粒相斥關係的擴展粗糙集模型，提出一些特徵基因選擇算法；將粒計算方法套用於圖像檢索，提出粗糙粒度空間模型及其圖像檢索算法，建立基於機率粗糙集的圖像語義信息檢索模型。該項目研究成果可為不確定性知識獲取提供有效的理論和方法保證。
結題摘要
粒計算是當前人工智慧領域中研究大規模複雜問題求解、大數據分析與挖掘戶請、不確定性智慧型信息處理的有力工具。按照項目計畫書的要求，項目組圍繞不確定性知識獲取的粒計算雄元擊譽方法及其套用進行了系統而深入的研究工作，具體研究內容包括：給出了條件粗糙熵、不完備粗糙熵等不確定性度量方法，研究了這些度量方法之間的融合形式；在覆蓋近似空間下研究了粗糙Vague集的粗糙性和模糊性度量；從時間序列角度，提出了粒度決策演化模型及其預測算法，建立了決策規則近似疊代公式和演化軌跡；基於相對鄰域關係、廣義二元關係和覆蓋粒相斥關係構建了粗糙集擴展模型，提出了一些特徵基因選擇算法；提出了粗糙粒度空間模型及圖像檢索算法，建立了基於機率粗糙集的圖像語義檢索模型。該項目在理論和套用方面取得了有價值的研究成果，對傳統的粒計算方法進行了擴展和豐富，對粒計算在模式識別、不確定性建模以陵歸斷及數據挖掘等相關領域的套用做了研究探索，為不確定性知識獲取提供了重要的理論和技術支持。
