多粒度知识获取与不确定性度量

粒计算是人工智能领域中的一种新理念和新方法，它覆盖了所有有关粒度的理论、方法和技术，是研究复杂问题求解、海量数据挖掘和模糊信息处理等问题的有力工具。从粒计算的观点看，在认知过程中，人们对问题的分析与求解都具有粒度性，既与认知主体的主观局限有关，也与观测工具等很多客观因素有关。粒计算理论模型中的粒的合成与分解以及问题求解等都具有不确定性，直接影响问题求解的精度与效率。本书内容主要涉及粒计算研究概述、粒计算基本理论、多粒度知识空间模型、粒计算的不确定性度量、多粒度知识获取的模型和方法、覆盖粒计算模型的知识获取方法、粗糙集的近似集和多粒度计算研究的展望等。