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文檔簡介
1、大數據浪潮中的互聯網每分每秒都在產生各種數據,如何從這些按秒激增的數據信息中及時發(fā)掘潛在有價值的知識,是數據挖掘的研究熱點。粒計算(Granular computing,縮寫GrC)是信息處理的一種新的概念和計算范式,其基本思想包括?;⒘5倪\算和粒運算結果的融合。粒計算的特點是主要用于對不確定、不精確、不完整信息的處理,對大規(guī)模海量的數據和對復雜問題的求解。粒計算方法憑借自身的特點在數據挖掘中顯示出較大的優(yōu)勢。
部分覆蓋是粒
2、計算理論框架中的一種重要模型,在電腦安全、搜索引擎和客戶評估等領域具有潛在應用價值。全覆蓋是部分覆蓋的一種特例,已有的研究大多是從粗糙集理論的角度開展的,本文是在pre-topology意義下從粒計算理論角度研究全覆蓋。
本文的創(chuàng)新點主要有:
1、在鄰域系統(tǒng)基礎之上,提出了帶中心的粒、全覆蓋、全覆蓋近似空間的概念;借鑒一般拓撲中內點和閉包算子的定義方式,在全覆蓋近似空間中利用已定義的粒重新闡釋了內點和閉包算子,并對全
3、覆蓋近似空間中的任意對象進行知識逼近;探究了全覆蓋粒計算模型中這對逼近算子滿足的基本性質;建立了全覆蓋粒計算中逼近算子的公理化系統(tǒng)。
2、基于全覆蓋粒計算理論的基礎,提出了粒的中心、全覆蓋粒度熵及全覆蓋粒族熵的概念;探討了基本粒和全覆蓋粒重要性度量的方法,并提出了相應的約簡與核的判定定理;基于所提定義、定理設計了全覆蓋粒的約簡算法和全覆蓋粒族的約簡算法,并從理論上分析了兩個算法的復雜度。最后以實例驗證了所提算法的有效性。
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