多粒度空間的通訊、轉換及其問題求解機制研究

《多粒度空間的通訊、轉換及其問題求解機制研究》是依託山西大學，由錢宇華擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：多粒度空間的通訊、轉換及其問題求解機制研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：錢宇華
• 依託單位：山西大學

項目摘要

粒計算是當前智慧型信息處理領域中模擬人類思考問題和解決大規模複雜問題的自然模式的新理論，在複雜的和海量的數據處理方面有著獨特的優勢。本項目將緊緊圍繞多粒度問題求解的四個核心問題，借鑑人類對複雜問題的綜合求解模式，系統將開展多粒度空間的通訊、轉換及其問題求解機制研究。主要內容包括：（1）面向複雜數據，建立基於距離的粒化方法，設計一般意義下的粒度選擇算法；（2）探索多粒度空間之間的通訊與協同化機制，建立基於多粒度的粗糙數據分析方法；（3）研究多粒度空間的代數結構，構造多粒度空間之間的轉換與合成方法；（4）研製基於多粒度的特徵選擇加速器，設計前向搜尋的高效特徵選擇算法。本項目的研究成果將豐富粒計算理論，探索複雜問題求解與海量信息處理的新途徑，對智慧型計算、機器學習、數據挖掘與知識發現等相關領域的研究有著重要的理論意義和套用價值。

結題摘要

作為人類認知的重要特徵之一，粒化認知對複雜數據建模具有重要的借鑑作用。借鑑人類的粒化認知機理，有望誕生新的數據建模理論與方法。本項目圍繞基於粒化機理的複雜數據建模開展研究，重點解決了三個核心科學問題：（1）如何有效地進行複雜數據信息粒化？（2） 如何分析粒化的不確定性？（3）如何借鑑粒化機理進行數據建模？主要結論包括：（1）建立了基於距離的粒化方法，設計了一般意義下的粒度選擇算法；（2）揭示了多粒度空間之間的通訊與協同化機制，建立了基於多粒度的粗糙數據分析方法；（3）給出了多粒度空間的代數結構，構造了多粒度空間之間的轉換與合成方法。本項目的研究成果將豐富粒計算理論，探索複雜問題求解與海量信息處理的新途徑，對智慧型計算、機器學習、數據挖掘與知識發現等相關領域的研究有著重要的理論意義和套用價值。