基于可能属性分析的粒描述及其对比分析

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粒计算是Zadeh教授提出的一种模拟人类思考问题方式进而解决大规模复杂问题的有效方法.粒计算的一个重要内容是信息粒化,信息粒化可以简单理解为在给定粒化准则下得到一个粒层的过程,它是粒计算的必要过程.在利用粒计算思想求解复杂问题的过程中,会依据一定的粒化准则将复杂问题划分为多个子问题,进而对子问题进行描述和处理.所以,通过恰当的粒化准则来获取合理的粒描述,可以令决策者对粒的理解更加透彻,进而有助于复杂问题的求解.粒描述是使用粒计算思想解决复杂问题的基础,也是粒计算理论中十分重要且有价值的研究方向.目前,粒描述的主要研究方向是基于共性属性分析或基于必然属性分析进行粒描述研究.所谓共性属性分析是指在进行粒描述时,用对象粒中所有对象共同具有的属性对整个对象粒进行描述;必然属性分析是指在进行粒描述时,除了涉及对象粒中所有对象共同拥有的属性,还涉及部分对象共同拥有且不会被此对象粒以外的其他对象所拥有的属性.由此可见,共性属性分析和必然属性分析分别强调的是粒的共有属性和独有属性,然而这两种分析方法在解决实际问题时过于严苛,会导致其在团队建设和任务分配等考虑集体合作的问题中不一定能够做出符合实际的决策.因此,本文受必然属性分析和共性属性分析的启发,提出可能属性分析,对形式背景中的可定义粒及不可定义粒的粒描述问题进行研究.具体内容如下:1.引入稳定性指标的思想,定义面向属性概念的稳定性指标,并通过稳定性指标定义极小生成子,进而对完备背景中的正、负可定义粒进行描述.2.利用可定义粒的描述对不可定义粒进行上、下近似描述,并定义近似描述的描述误差,进而从描述误差的角度给出不可定义粒的最优近似描述.3.讨论可能属性分析与共性属性分析、必然属性分析之间的关系,并利用具体例子说明本文提出的可能属性分析在解决团队建设、任务分配等一类具体问题中的应用价值.
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