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不协调广义多尺度决策系统的局部最优尺度组合选择

     

摘要

针对不协调广义多尺度决策系统中每个对象事例的知识获取问题,文中提出局部最优尺度组合概念.首先,介绍广义多尺度决策系统中的尺度组合概念,给出在不同尺度组合下信息粒的表示及其相互关系.然后,在广义多尺度决策系统中,介绍不同尺度组合下集合的下近似与上近似概念及性质.最后,在不协调广义多尺度决策系统中定义7种局部最优尺度组合的概念,给出它们之间的相互关系,证明实际上只有5种不同的局部最优尺度组合概念.

著录项

  • 来源
    《模式识别与人工智能》 |2021年第8期|689-700|共12页
  • 作者单位

    浙江海洋大学 信息工程学院 舟山316022;

    浙江海洋大学 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室 舟山316022;

    浙江海洋大学 信息工程学院 舟山316022;

    浙江海洋大学 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室 舟山316022;

    浙江海洋大学 信息工程学院 舟山316022;

    浙江海洋大学 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室 舟山316022;

    浙江海洋大学 信息工程学院 舟山316022;

    浙江海洋大学 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室 舟山316022;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    粒计算; 信息系统; 尺度组合; 多尺度信息系统; 粗糙集;

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