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| 具有多尺度决策的信息系统的最优全局剪枝选择 | |
| 引用本文： | 于子淳,吴伟志.具有多尺度决策的信息系统的最优全局剪枝选择[J].南京大学学报(自然科学版),2023(1):12-21. |
| 作者姓名： | 于子淳 吴伟志 |
| 作者单位： | 1. 浙江海洋大学信息工程学院;2. 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室浙江海洋大学 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（61976194,62076221）； |
| 摘 要： | 作为人工智能领域的一个重要方向，粒计算在数据挖掘和知识发现方面的研究呈现较大的优势.针对具有多尺度决策的信息系统的知识获取问题，利用粒度树与剪枝来研究具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择问题.首先介绍了粒度树与剪枝的概念，每个属性和决策都有一个粒度树，每个粒度树都有许多不同的局部剪枝，代表特定属性下的尺度选择.不同属性和决策的一个局部剪枝组合形成全局剪枝，从而产生一个混合尺度决策表.其次，给出具有多尺度决策的信息系统基于粒度树与剪枝的最优全局剪枝选择的概念.最后将全局剪枝选择与最优尺度选择进行比较研究，还设计了一个算法来验证该方法的有效性. |
| 关 键 词： | 粒度树 剪枝 具有多尺度决策的信息系统 粗糙集 |