黄建新,李伟康*,张晓萍,李进金,2

(1.华侨大学 数学科学学院,福建 泉州 362021;2.闽南师范大学 数学科学与统计学院,福建 漳州 363000)

0 引言

多尺度信息系统是粗糙集理论的重要推广模型之一,由Wu和Leung于2011年提出,亦称为多尺度信息表[1]。目前,多尺度信息系统的研究已经成为数据挖掘领域的热门方向之一,并且取得了许多重要成果[2]。多尺度信息系统与信息系统的区别在于从不同的标记层面对系统进行分析,这样有利于提升模型的泛化能力等。规则提取与尺度选择是研究多尺度信息系统知识发现与获取的两个重要方向[1,3]。文献[4]从局部对象的角度出发,提出了一种规则简化的方法。文献[5]中在不完备多尺度信息系统的基础上,定义了一种优势关系,进一步定义了基于优势关系的上下近似的概念,并且讨论了相关性质。针对不协调的多尺度决策信息系统,文献[6]中介绍了8 种协调性和最优粒度概念,并研究了它们之间的相互关系。Li和Hu研究了不同属性、不同等级的多尺度决策信息系统,在此基础上,研究了尺度选择问题,进而提出了一种推广的多尺度信息系统,称为广义多尺度信息系统[7]。在多尺度决策信息系统中,尺度选择是规则提取的重要基础,文献[1]和[3]研究了不同尺度组合下的决策规则提取。文献[8]研究了不完备多尺度决策信息系统的规则提取问题,随着尺度的粗化,模型具有更好的泛化效果。相比于多尺度信息系统,广义多尺度信息系统是一种更有效的数据分析模型。……