粒计算是一种模拟人脑思维模式来求解复杂问题的新方法,将其思想与商空间和三支决策理论相结合,有利于扩展粒计算理论在实际问题中的应用。本文首先运用粒计算商空间理论,结合医学病例搜索实例提出了一种多粒度高效搜索算法。其次在面临大数据下的三支决策问题时,运用粒计算思想对三支决策论域进行粒化处理,提出等粒对象数概念,并建立了连续论域三支决策代价模型,为解决大数据下的决策类问题提供一些帮助。本文具体的研究工作如下:(1)利用粒计算思想和商空间理论对复杂搜索类问题进行研究。对医学病例筛选问题进行探讨,其中的问题空间是对象总量为N的样本集,一个对象带有特征A的概率为p,需要搜索出问题空间粒化的最优层次结构,据此提出了一种多粒度高效搜索算法。它能够快速从大规模对象集中查找小概率事件发生的个体,并为处理此类事件提供一种简便且高效的搜索方法。(2)利用粒计算思想对三支决策模型进行研究和扩展。首先根据三支决策思想建立在四类错误决策下的离散论域三支决策代价模型;然后依据粒计算思想,提出等粒对象数概念来描述论域对象数,建立连续论域三支决策代价模型;最后给出一种求解连续论域三支决策代价最优阈值的高效算法。进一步拓展了粒计算理论的运用和完善了三支决策理论。