基于多粒度的多源数据知识获取
万青1,2*,马盈仓1,魏玲2,31.西安工程大学理学院, 陕西 西安 710048;2. 西北大学概念认知与智能研究中心, 陕西 西安 710127;3.西北大学数学学院, 陕西 西安 710127
发布日期:2020-01-10作者简介:万青(1986— ),女,博士,讲师,研究方向为粗糙集、概念格和粒计算. E-mail:wqysbe@163.com*通信作者基金资助:国家自然科学基金资助项目(61772021,61976130);陕西省教育厅专项基金(19JK0380)Knowledge acquisition of multi-source data based on multigranularity
WAN Qing1,2*, MA Ying-cang1, WEI Ling2,31. School of Science, Xian Polytechnic University, Xian 710048, Shaanxi, China;
2. Institute of Concepts, Cognition and Intelligence, Northwest University, Xian 710127, Shaanxi, China;
3. School of Mathematics, Northwest University, Xian 710127, Shaanxi, China
Published:2020-01-10摘要/Abstract
摘要： 多粒度认知能力是人类分析复杂数据的一种常用策略。作为复杂数据类型之一的多源数据,因其数据源头多而使得数据分析变得复杂。受多粒度思想的启发,以多源信息系统为数据基础,基于悲观的决策策略,提出了多源划分约简集的定义。讨论了多源划分约简集与划分约简集之间的关系,并给出了相应的属性特征的判别方法。最后,针对多源决策信息系统,基于乐观的决策策略,提出了多源决策规则。借鉴多粒度模型,从一个新角度所提出的多源数据分析方式进一步丰富了知识获取的方法。
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