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基于泛系理论的粒计算模型研究

【摘要】:随着Internet的出现,人们越来越认识到信息的重要性,对信息量的需求不断增长,需要解决的问题也愈加复杂,而且其中包含了许多不确定、模糊的信息,为了减小全局的计算代价,引入了粒计算。它可以将复杂问题划分为许多便于解决的子问题,从而得到较好的近似解决方案,而与其它理论相比,泛系理论更加注意研究事物的本质、探寻事物之间的联系以及发现变化与变化之间的关系,这就为挖掘粒的本质提供了一种依据。所以本文在此理论的基础上,对粒化思想、粒计算中的粗糙集模型以及模糊集模型进行了研究: 首先,本文以泛系异同观和形影观思想为基础,对粒化进行初步分析。从另一个角度对粒进行了定性与定量分析,提出了异同原则决定粒,并从辨异同的角度把粒分为绝对粒和相对粒两类,引入同一度和粒度量的概念对粒进行量化分析。 其次,从泛系角度初步分析了粒计算中的粗糙集模型和模糊集模型,并将图匹配的方法应用到不完备信息系统的规则提取中。 最后,利用泛系理论对模糊集中的隶属函数进行泛化,并对模糊集理论进行实例化分析,针对手写数字识别进行了初步地应用研究。 本文对粒计算模型现有的研究进行了拓展,对粒计算模型的研究前景进行了展望。

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