大規模模糊覆蓋信息系統規則提取算法及其套用研究

《大規模模糊覆蓋信息系統規則提取算法及其套用研究》是依託長沙理工大學，由郎廣名擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：大規模模糊覆蓋信息系統規則提取算法及其套用研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：郎廣名
• 依託單位：長沙理工大學

項目摘要

規則提取是粒計算理論研究的主要內容之一，而時間複雜度和準確性是衡量規則提取在多大程度上取得成功的兩個重要指標。本項目將圍繞如何降低大規模模糊覆蓋信息系統規則提取的複雜度以及提高規則提取的準確性展開研究。研究內容：(1)利用多源信息融合技術和並行計算方法快速構建特徵矩陣，基於特徵矩陣研究大規模模糊覆蓋近似空間粒約簡，設計大規模模糊覆蓋近似空間粒約簡的高效算法。(2)採用多粒度認知機理和智慧型最佳化方法研究大規模模糊覆蓋信息系統覆蓋約簡，設計大規模模糊覆蓋信息系統覆蓋約簡的快速算法。(3)借鑑深度學習策略研究大規模模糊覆蓋信息系統精準規則提取，設計大規模模糊覆蓋信息系統精準規則提取的高效算法，探討其在醫療診斷系統中的套用。本項目的研究將不僅為大規模模糊覆蓋信息系統精準規則提取提供一種新的解決方案，而且對推動智慧型信息處理的發展具有重要的理論意義。

結題摘要

本項目基於特徵矩陣和相關族理論研究了大規模動態覆蓋近似空間集合近似計算和大規模動態覆蓋信息系統屬性約簡問題，並基於粒計算理論建立了三支衝突分析模型。(1)針對大規模動態覆蓋近似空間集合近似計算問題，在屬性集變化的大規模動態覆蓋近似空間中，我們基於增量方法計算了動態集合的第二型和第六型上、下近似，提出了計算動態集合第二型和第六型上、下近似的增量算法,通過數據實驗驗證了所提出的增量算法在大規模動態覆蓋近似空間中計算集合近似的高效性。(2)對於大規模動態覆蓋信息系統屬性約簡問題，基於相關族理論研究了對象集、屬性集和屬性值集變化的大規模動態覆蓋信息系統屬性約簡，設計了屬性約簡的增量方法，通過數據實驗驗證了提出的增量算法能高效地計算大規模動態覆蓋信息系統屬性約簡。(3)在衝突分析方面，基於三支決策理論建立了三支衝突分析模型，設計了有效的衝突分析聚類算法，改進了Pawlak教授所提出的衝突分析模型，為衝突分析提供了有效的工具和方法。 基於以上研究工作，我們為大規模覆蓋信息系統屬性約簡和衝突分析提供了有效的工具和方法。