【摘 要】
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多尺度数据分析是当前粒计算研究领域的热门研究方向，它模拟人类思考模式，以建立多层次的复杂数据和信息处理的有效计算模型为目标.在多尺度数据分析中，一个关键的问题是从系统中选择一个合适的子系统用于最终的分类或决策，这个子系统对应的每个属性的尺度水平的组合称为系统的一个最优尺度组合.针对广义多尺度覆盖决策系统中的知识获取问题，首先，在协调广义多尺度覆盖决策系统中，使用信任函数和似然函数刻画最优尺度组合.
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61976194,41631179,62076221）资助～～；
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多尺度数据分析是当前粒计算研究领域的热门研究方向，它模拟人类思考模式，以建立多层次的复杂数据和信息处理的有效计算模型为目标.在多尺度数据分析中，一个关键的问题是从系统中选择一个合适的子系统用于最终的分类或决策，这个子系统对应的每个属性的尺度水平的组合称为系统的一个最优尺度组合.针对广义多尺度覆盖决策系统中的知识获取问题，首先，在协调广义多尺度覆盖决策系统中，使用信任函数和似然函数刻画最优尺度组合.然后，在不协调广义多尺度覆盖决策系统中定义7种最优尺度组合的概念，并给出它们之间的关系，结果表明实际有4种不同的最优尺度组合，阐明使用似然函数和信任函数可以定量刻画不协调广义多尺度覆盖决策系统的上、下近似最优尺度组合的特征.最后，举例说明文中方法可用在不完备广义多尺度决策系统和广义多尺度集值决策系统中的最优尺度组合的选择.
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