粒计算理论在直觉模糊环境下的拓展研究

Granular computing is a very active direction of the current artificial intelligence research, which is the theories and methods of the natural mode of simulating human problems thinking and problem solving. The basic unit of granular computing is granule. The goal of granular computing is to establish an effective computational model for complex data sets and information et al. The uniqueness of granular computing is reflected to solve complex problems in systematic and structured understanding or methods. The major contents of this subject is the mathematical structure of information granularity and methods of knowledge acquisition in information systems and formal contexts of intuitionistic fuzzy environment, which includes: (1) the mathematical structure of information granularity in intuitionistic fuzzy environment; (2) the theories and methods of intuitionistic fuzzy knowledge reduction and knowledge acquisition basded on granular computing. This research is a hot issue of information science. That solving these problems not only promotes the application of granular computing theory in intuitionistic fuzzy environment, but also has important value for artificial intelligence research.

粒计算是当前人工智能研究中一个非常活跃的方向，它是模拟人类问题思考和问题求解的自然模式的理论与方法，它以粒为基本计算单位，以处理大规模复杂数据集和信息等建立有效的计算模型为目标，它的独特性体现在用系统、结构化的理解和方法来解决复杂问题。本课题主要研究直觉模糊环境下信息系统和形式背景中的信息粒度的数学结构及知识获取的理论与方法。主要研究内容有：（1）直觉模糊环境下信息粒度的数学结构；（2）基于粒计算的直觉模糊知识约简与知识获取的理论和方法。本课题所涉及的研究内容是信息科学的热点问题，解决这些问题不仅推动了粒计算理论在直觉模糊环境下的应用，而且对人工智能研究领域本身也具有有重要价值。

本项目是关于粒计算理论在直觉模糊环境下的拓展研究，项目总体上按照预期计划实施，研究过程交叉进行，已完成项目计划书中两个关键问题的研究，并取得阶段性研究成果，同时在研究过程中不断总结，开拓思维，发现新问题和新方法。项目主要研究了以下几个内容：一是直觉模糊信息系统中信息粒度的数学结构，包括直觉模糊概念的表示、不同粒度下概念格的构造、性质、运算以及与粗糙近似算子之间的关系；二是基于粒计算的直觉模糊知识约简与知识获取的理论和方法，包括直觉模糊决策信息系统的属性约简及其决策规则获取、基于直觉模糊概念格的直觉模糊形式背景的知识约简理论与方法；三是在模糊知识的不确定性分析中，基于知识的粒度结构、分辨度及相关度提出了一种基于相似度比较的模糊属性约简方法，进一步根据模糊相似度，定义了模糊正域类，并由此给出了一种基于模糊正域类的属性约简方法。受此项目研究中的启发，目前我们正在深入研究直觉模糊系统中知识发现的新方法以及与其他不确定性理论的融合，力求获得更多处理复杂系统的研究思路和方法。