基于粒计算的知识获取方法研究

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1、斯219512分类号TP391密级公开重庆邮电大学硕士学位论文论文题目基于粒计算的知识获取方法研究(题名和副题名)英文题目KnowledgeAcquisitionBasedonGranularComputing硕士研究生张闽指导教师王国胤教授学科专业计算机应用技术论文提交日期2007年5月论文答辩日期2007年6月2论文评阅人燮羞辈熬丝。鱼叁啦睦互然熬耋丝重及．2窿厘土答辩委员会主席廖晓峰教授重庆大学2007年4月20R重庆邮电人学硕十论文摘要粒计算(GranularComputing，简称GrC)是一种新的智能信息处理

2、理论。对于粒计算的研究，很大程度上是因为它模拟了人脑认识和解决问题的过程。它主张从实际出发，从多粒度层上分析问题，寻求一种更经济和消耗更低的解决办法。近年来，粒计算理论发展迅速，现已经被广泛地应用于机器学习、数据挖掘等领域，并被证明是有效的求解问题的方法。机器学习(知识获取)的目标是将大量数据中所隐含的知识发现出来，也就是将知识从人们难于理解、操作和使用的数掘表达形式转化为便于人们理解、操作和使用的符号表达形式。在信息不断膨胀的今天，人们需要从大量数据中获取有效的知识，这使得机器学习成为了众多学者研究的热点。然而在处理现

3、实问题时，很难得到完全确定的数据，因此对不确定性条件下的知识获取方法的研究，是一项重要研究课题。而且，由于现代信息系统同趋复杂，精确求解常常很难实现，从问题的简化上考虑需要寻找一种更加经济实效的方法。这些都是我们用粒计算进行知识获取过程中的新挑战。目前，粒计算理论中针对上述问题还缺乏有效的处理方法。为此，本文提出了两种基于粒计算的知识获取算法：第一种为用户驱动粒计算学习算法，它通过用户输入的先验知识作为阈值来驱动粒网络的构造，从而控制知识获取过程：第二种为自主式粒计算学习算法。我们借助王国胤教授等人提出的不确定性度量方法

4、，采用决策表的最小确定性作为闽值，完成自主式知识获取。最后，我们通过仿真实验验证了算法的有效性。关键词：粒计算，粗糙集，不确定信息处理，知识获取，自主式学习重庆邮电人学硕十论文AbstractGranularComputing(GrC)isanewtheorybasedontheideaofgranulesinproblemsolvingandinformationprocessing．Itsimulatestheprocessofhumanbrain’Sunderstandingandsolvingproblems．I

5、tlooksforaneconomicandlowcostsolutionbyconsideringaproblematdifferentlevelsofgranularity．Inrecentyears，GrChasbeenwidelyappliedinmachinelearning，dataminingandsomeotherfields．Ithasbeenprovedasanefficientwayforproblemsolving．Machinelearning(knowledgeacquisition)isto

6、extractimplicit，previouslyunknown，andpotentiallyusefulinformationfromlarge-scaledata．Inthisprocess，wearetransformingknowledgefromadataformat，whichisnotunderstandableforhuman．intoanotherunderstandabIeandeasytobeusedsymbolicformat．Inthecurrentinformationexplosioner

7、a，peopleneedtoacquireusefulknowledgefrommassivedata．Intelligentinformationprocessingbecomesahotresearchfieldduetothisdemand．Whendealingwithpracticalproblems，itisverydifficulttoobtaincompletecertaindata．Therefore，theresearchofextractingknowledgefromuncertaininform

8、ationsystemshasbecomeanimportantissueofartificialintelligence．Inaddition，consideringthecomplexityofproblemsolving，weneedtofindanapproximateandinaccuratesolutio