《基於粒計算方法的知識空間研究》是依託煙臺大學，由張楠擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於粒計算方法的知識空間研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：張楠
- 依託單位：煙臺大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
知識空間是認知信息領域的研究熱點之一，粒計算是當前計算智慧型研究中模擬人類智慧型和解決複雜問題的新方法。從粒計算角度研究知識空間是一個新的、具有挑戰性的研究課題。本項目擬從粒化、層次化與粒機理下的不確定性兩個方面入手對知識空間理論進行深入、系統研究。主要研究內容有：（1）系統研究知識空間的可定義粒及其多粒層結構；（2）研究知識空間的層次化運算元，結合粒計算相關運算元給出形式背景下的統一層次化運算元理論框架；（3）系統研究知識空間的粒化不確定性表示與度量；（4） 針對知識空間中“與”關係的目標技巧表的特點和用戶在不確定性規則上的不同需求，設計開發高效的知識約簡算法。本項目的研究將對粒化知識空間本質的認識具有重要的理論意義，對解決複雜問題和開發智慧型系統具有潛在的套用價值。
結題摘要
粒計算理論是近年來人工智慧領域的研究熱點之一。在粒計算理論中，對象通過相似關係或鄰近關係形成的信息基本單位被稱為粒，不同粒的層次化組合形成了粒的知識空間，粒的知識空間可以提供對求解問題的全局化描述，因此在粒計算的研究中具有重要地位。本項目主要研究了知識空間中的粒化建模，不確定性度量與推理，以及粒化智慧型網路的建模與套用。具體包括：（1） 系統研究了知識空間的粒化建模，粒化代數結構分析，粒化運算元的形式化定義，給出語義解釋和相關性質；對知識空間中粒的不確定表示與度量進行了深入研究，給出粒的不確定表示與度量的數學結構分析與相應性質。（2） 在粒計算中，不確定性推理可以通過屬性的約簡來完成。由約簡過程中邊界域保持不同的不確定性信息，給出 “與” 關係決策系統的約簡目標。通過理論分析了各種不同約簡目標間的關係，提出了基於差別矩陣的多目標屬性約簡理論框架。根據提出的理論框架，設計了區間值信息系統的確定性規則和不確定性規則保持不變的屬性約簡算法，分散式和最大分散式保持不變的屬性約簡算法；構造了二進制行（列）關係的確定性有窮自動機，提出了基於確定性有窮自動機的二進制差別矩陣的快速簡化算法。（3） 在啟發式多目標屬性約簡中，通過定義屬性間的局部相似度與全局相似度，提出了基於啟發式的廣義決策保持約簡。考慮到決策中最大效用的獲取，構造了基於啟發式的效用決策粗糙集模型約簡算法。（4） 在粒化智慧型網路的建模與套用方面，主要研究了基於約束條件下的聯盟結構最佳化問題，提出了一種聯盟約束動態規划算法，通過該算法可以生成收益最大化的聯盟結構；研究了智慧型網路中的移動眾包問題，提出了一種帶有隱私保護的移動眾包系統的激勵機制，該機制主要包含一種兩階段拍賣算法和一種可信的線上聲譽更新算法。項目組成員在本領域重要學術期刊和會議上發表項目相關論文共31篇，其中SCI或EI檢索論文共12篇，出版學術專著1部，這些工作是對粗糙集與粒計算領域研究的有益探索，同時也對粒計算在認知信息與人工智慧等相關領域的研究具有一定的理論意義和套用價值。
