对基于粗糙集的粒计算理论中的动态知识发现问题进行研究.主要内容包括四部分:1. 属性集粗化细化时,基于粗糙集的粒计算理论中的近似集动态更新理论分析与验证以及决策规则增量提取的方法研究与设计;2. 对象集粗化细化时,基于粗糙集的粒计算理论中规则动态获取机理理论分析与性能评测;3. 对象、属性集同时粗化细化时,基于粗糙集的粒计算理论中知识增长与维护的理论与方法研究;4. 属性值粗化细化时,基于粗糙集的粒计算理论中的近似集增量更新理论分析与验证以及决策规则增量提取的方法研究与设计.这些问题的解决,对于解决大规模复杂现实信息系统学习问题,充分体现粒计算在不确定性问题处理和知识发现与数据挖掘中的优势,完善粒计算理论与方法,提高知识发现效率和拓展粒计算的应用领域等有重要意义.
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数据更新时间:2023-05-31
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