多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取

多粒度是当前粒计算研究的一个重要方面.在实践中,人们往往选择比较合适的粒度层次来解决问题.作为信息系统的一种特殊情况,多粒度决策系统是经常使用数据表示形式.在这样的系统中,对象可以在属性的不同粒度层次上取不同的观测值.实际使用时,常常遇到在数据属性上需要比较大小,即属性带有序关系.序关系分析是多指标决策的重要内容,而粗糙集是一种处理序关系有效方法.围绕多标记序决策系统的知识获取问题来开展研究,首先,介绍了多标记序决策系统的概念;然后,在协调的多标记序决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则获取方法;最后,在不协调的多标记序决策系统中引入了广义决策,定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度,并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则获取方法.