区间概念格是最近几年给出概念格结构,它是定义在一个给定的参数区间上的,能巧妙体现确定及不确定性信息的格结构,这种格结构为不确定规则提取的研究奠定了新的基础。以此为着眼点,通过对区间概念格多粒度结构特征进行深入分析后,将区间概念格结构与之前提出的其它概念格进行对比分析,给出多粒度区间关联规则挖掘模型,进而设计一种新的三支决策方法。首先,研究了区间概念格的多粒度格结构特点,为后期区间概念格的构建和规则挖掘模型奠定了基础。其次,针对多粒度的格结构特点,结合其他概念格的规则挖掘方法,定义了多粒度区间关联规则,并给出了具体的规则度量标准,为下一部分多粒度区间关联规则的挖掘模型提供了理论支撑。再次,采用广度优先的搜索方法,对区间概念节点的两个外延集合分别提取出a-上界关联规则和b-下界关联规则,建立了多粒度区间关联规则提取模型,提高了规则强度的同时更能反映不确定性。最后,基于多粒度区间关联规则提取模型,构建了一种新的可为不决策域内的个体采取决策动作进而减少决策代价的三支决策模型。由区间概念格中的上下界两个概念外延切割了三支决策中的正域、负域和边界域,进而在这三个不同的区域基础上制定了决策规则;文章给出了基于多粒度区间关联规则的三支决策模型的度量方法和决策代价函数的定义,根据区间概念格结构得到三支决策概念,进而得建立了三支决策策略优化模型,通过具体实例验证了模型的可行性和先进性。图12幅;表17个;参58篇。