信息粒度的数学结构及其在数据挖掘中的应用

粒计算是当前人工智能研究中的一个非常活跃的新方向，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。本课题主要研究粒计算理论中的信息粒度的数学结构及其在复杂信息系统数据挖掘中的应用。主要研究内容有：（1）信息系统和形式背景中的信息粒度的数学结构和信息粒度的一般框架结构；（2）基于粒计算的知识约简与知识发现的理论与方法；（3）基于粒计算的不确定性分析与推理。本课题所涉及的研究内容是信息科学的热点问题，解决这些问题不仅对人工智能研究领域本身有重要价值，而且对生物信息工程、医学、化学、地理学、材料学、管理科学、金融工程和商业等领域的实际问题具有广泛的应用前景。