粒度计算是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究。它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支。论文以粒度计算为主线,对商空间理论与粒度计算、泛系算子与粒度计算、粗集与粒度计算进行了较为深入的研究,提出格粒度计算模型。论文取得了以下研究成果: 论文将商空间理论引入到粒度计算中,并将概念用子集表示,将不同粒度的概念表示为空间的一个划分——商空间。基于商空间,粒度计算可以在给定知识基上的各种子集之间进行转换,对同一问题取不同层次粒度上的论域、结构和属性加以合成,通过两种分层递阶求解方法,利用商空间中细粒度空间对粗粒度空间的“保真性”定理以及粗空间对细空间的“保假性”定理不断将不同层次的结果加以推理综合,最后得到结果,这种通过分层求解的商空间问题求解模式大大简化了问题求解的难度。在此基础上,论文将模糊商空间中的理论和方法应用到模糊粒度计算中,讨论模糊商空间中粒度的转化问题。 利用泛系理论中系统和转化的思想,论文介绍并采用等价算子将一般二元关系转化为等价关系,从而可以将普通关系通过不同的泛系等价算子转化为知识库的集合。在此基础上首次提出泛系粗集、泛粗等价、泛粗包含的概念,推导出泛系粗集中泛粗等价、泛粗包含与粗集中等价、包含之间的内在联系。推导并计算出在不同泛系算子的作用下粒的大小、最大粒子、最小粒子以及精度的变化规律。 论文从传统粗集理论出发,讨论在粗集理论中粒度、分辨度与熵的关系。针对信息系统提出重要度的概念,推导出信息系统中重要度与粒度之间的内在联系和规律。在决策系统中,根据重要度与粒度之间的关系,提出了最小约简算法,推出决策系统中重要度与协调度之间的联系。 论文首次提出了格粒度计算模型,讨论了在此模型上所进行的上卷、下钻等基本操作,研究数值属性离散化的各种方案,并将一个信息表的各种可能离散化方案组织成一个格空间——离散格。证明离散格是一个布尔代数,构造了离散