混合语义下的不完备多尺度决策系统及其最优尺度选择

摘要：

现有不完备多尺度信息系统的定义存在局限性,即只考虑了遗漏型未知属性值并且认为对象在某个属性下缺失则在所有尺度下全部缺失.本研究从未知属性值的两种语义解释出发,定义混合语义下的不完备多尺度信息系统.为保持混合语义下的不完备多尺度信息系统尺度间的偏序关系,根据粒信息转换函数填补数据并扩展特征关系模型.研究在不同尺度下信息粒度的表示及其相互关系,并进一步定义基于扩展后特征关系的集合的上、下近似,讨论了它们的性质.在混合语义下的不完备多尺度决策系统中构建序贯三支决策模型,并基于该模型给出最小化不确定性的最优尺度选择方法.实验结果验证了数据填补和特征关系模型扩展的有效性,并且表明通过序贯三支决策模型能够选择不确定性最小的尺度作为最优尺度.

关键词：多尺度、不完备、特征关系、三支决策、最优尺度选择

所属期刊栏目：45

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;重庆市自然科学基金;重庆市教委重点合作项目

在线出版日期：2023-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：1-18