典型文献
协调广义决策多尺度序信息系统的知识获取
文献摘要：
决策多尺度信息系统是一类特殊的数据集,系统中的每个对象无论在条件属性集上还是在决策属性上都可取多个尺度的标记值,并且从细粒度标记属性值到粗粒度标记属性值有一个信息粒度变换.文中针对广义决策多尺度序信息系统的知识获取问题展开研究.首先,引入尺度选择概念,一个尺度选择对应一个单尺度的序决策系统,并将优势关系引入广义决策多尺度信息系统,给出在不同尺度选择下对象集的优势类和集合的下近似和上近似的定义及其性质.然后,在协调广义决策多尺度序信息系统中定义5种最优尺度选择的概念,证明实际上只有2种不同类型的最优尺度选择,即最优尺度选择、下近似最优尺度选择、信任最优尺度选择是等价的,而上近似最优尺度选择与似然最优尺度也是等价的.最后,给出协调广义决策多尺度序信息系统的辨识矩阵约简方法,并在最优尺度选择基础上给出蕴含在协调广义决策多尺度序信息系统中的序决策规则.
文献关键词：
多尺度序信息系统;尺度选择;粗糙集;粒计算;知识获取
中图分类号：
作者姓名：
张嘉茹;吴伟志;杨烨
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]张嘉茹;吴伟志;杨烨-.协调广义决策多尺度序信息系统的知识获取)[J].模式识别与人工智能,2022(09):789-804
A类：
多尺度序信息系统
B类：
义决,知识获取,多尺度信息系统,属性集,可取,细粒度,属性值,粗粒度,信息粒度,一个尺,决策系统,优势关系,不同尺度,下近似,上近似,最优尺度选择,等价,辨识矩阵,约简,决策规则,粗糙集,粒计算
AB值：
0.210219
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