基于商空间理论的模糊粒度计算方法

摘要：

商空间信息粒度模型可以从不同角度、不同层次观察问题.本文首先将商空间理论中论域合成技术进行推广,根据已知的粒度知识给出了粒度搜索范围,在问题求解中,降低了计算复杂度.然后讨论了模糊商空间粒度计算和分层递阶结构的关系,用不同粒度的商空间模型来表示聚类的结构.据此提出了基于Gaussian型函数的模糊聚类算法(G-FCluster算法),算法用距离表示信息粒度,不需要定义隶属函数和求出相似矩阵,并且不需要讨论参数的选择.将算法应用于中国证券市场,并与FCM算法进行比较.实验说明了算法可以很直观地从不同粒度(距离)观察聚类结果,大大降低了计算复杂度和空间复杂度,适于处理大数据量的样本.

关键词：商空间理论、粒度计算、分层递阶、模糊聚类、论域合成、Gaussian型函数

所属期刊栏目：17

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60175018;国家自然科学基金重点60135010

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：424-429