基于粒计算的快速知识发现算法研究及其在控制中的应用

课题定位在粒计算理论、快速算法实现和应用研究上。定义粒、粒矩阵和粒关系矩阵，建立基于粒计算概念的Rough集模型，证明基于粒计算的Rough集模型与经典Rough集模型、概率Rough集模型和基于包含度的Rough集模型的等价性。把Rough集理论中现有的定义和算法统一在粒计算的框架中。.研究粒关系矩阵的性质和运算法则，采用二进制粒将抽象的粒概念数值化，给出实现粒的分解与合成算子的定义和运算法则，设计基于粒计算的快速知识发现算法，分析算法的时间复杂度和空间复杂度，证明算法的有效性，弥补其它粒计算模型在数值计算方面的不足。.针对工业过程中的复杂控制系统，采用粒度思想进行复杂系统的粒化，利用所研究的理论和方法从粒度层次上认识复杂系统行为的变化规律和特性，建立具有粒度层次结构特性的模糊关系模型。本课题研究结果对解决工业生产、社会经济等领域的复杂系统的优化控制具有较大的理论意义和应用价值。