精度与等级双量化的定量信息架构与粗糙集模型探讨

本文探讨了精度和等级在近似空间中的双量化近似空间（PG-Approx-Space）中的定量信息体系结构，这是一个新颖且有价值的研究领域，尤其是在当前定量信息融合日益重要的背景下。作者张先勇和杜前敏从以下几个方面进行了深入研究： 1. **空间与结构构建**： - 定量信息的组织和存储方面，利用笛卡尔积构建了PG-Approx-Space，包括空间和平面的形式，以便有效地存储和管理精度和等级的双量化信息。 - 提出了语义构造和语义颗粒，这为定量信息的提取和融合提供了基础，使得信息能够在双量化近似空间中被理解和操作。 2. **粒度计算与粗糙集模型**： - 研究了粒度计算在PG-Approx-Space中的应用，针对定量语义、完整系统和最优计算三个核心问题，定义了六种基本颗粒，并探讨了它们的语义、形式、结构、计算性质以及它们之间的关系，构建了粒度层次结构。 - 在粗糙集模型方面，通过发展经典区域的概念，提出了模型区域，并对模型的系统扩展进行了深入分析。通过对模型的构造，获得了其结构，并给出了具体模型实例。 3. **变量精度粗糙集与分级粗糙集**： - 结合变量精度粗糙集理论，文章考虑了不同精度下数据的处理，这增加了模型的灵活性，适应了实际应用场景中的不确定性。 - 针对等级特性，研究了分级粗糙集模型，这是对传统粗糙集模型的一种扩展，强调了等级在量化过程中的作用。 4. **双量化与信息融合**： - 本文的核心贡献在于对精度和等级的双量化处理，这不仅解决了相对和绝对定量的问题，还通过融合技术整合了不同类型的定量信息，为定量信息体系结构提供了新的融合框架。 5. **论文进展与贡献**： - 文章于2012年5月接收，经过修订后于2013年9月接受，同年9月在线发布。研究结果有助于推动粗糙集理论、粒度计算以及定量信息架构等领域的发展，特别对于处理复杂数据集和提高信息处理效率具有重要意义。 这篇论文提供了一个全面的方法论框架，将精度和等级的双量化融入定量信息体系结构中，展示了粒度计算和粗糙集模型在这一特殊空间中的应用，为未来的数据挖掘和决策支持系统设计提供了理论支持。