【摘 要】
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通过把大量信息按照各自特点进行分块,简化庞大信息和数据的规模,粒计算为处理大数据提供了一种有效的方法.决策形式背景通过对象集和属性集以及他们之间的关系定义算子,从而
【机 构】
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华侨大学 数学科学学院 计算科学福建省高校重点实验室,福建 泉州362021;华侨大学 数学科学学院 计算科学福建省高校重点实验室,福建 泉州362021;闽南师范大学 数学与统计学院,福建 漳州36
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通过把大量信息按照各自特点进行分块,简化庞大信息和数据的规模,粒计算为处理大数据提供了一种有效的方法.决策形式背景通过对象集和属性集以及他们之间的关系定义算子,从而形成概念信息粒,以达到对庞大信息的深入认识,这种信息处理方法被广泛应用.由于认识信息的不同的目的导致不同的认识深度要求.我们需要对信息进行多尺度处理,为此,本文将多尺度信息系统的粒度转换函数推广到形式背景上,建立多尺度决策形式背景的粒结构模型.首先回顾决策形式背景的基本概念和协调性.其次,引入多尺度形式背景,并讨论该系统不同尺度间信息粒的关系、粗糙近似、以及不同尺度间对应形式背景的协调性关系.在此基础上,引入多尺度决策形式背景,并讨论该系统的各种协调性的传递性.最后,研究该系统的最优尺度选择并给出具体的算例.
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