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作者: 来源: 发布时间:2019-04-10

学术报告预告




报告题目:

杰出学者讲坛():公共数据库数据质量控制的粒化方法

报 告 人:

刘文奇 教授

报告人所在单位:

昆明理工大学数据科学研究中心

报告日期:

2019-04-10 星期

报告时间:

1430-1530

报告地点:

第一教学楼131

报告摘要:

摘要: 人类在处理大量复杂信息时.由于人类认知能力有限,往往会把大量复杂信息按其各自特征和性能将其划分为若干较为简单的块.每个被分出来的块就被看成是一个粒。实际上,粒就是指一些个体通过不分明关系、相似关系、邻近关系或功能关系等所形成的块。这种处理信息的过程.称信息粒化。如商场的货物多种多样,如果不按某种方式摆放就很难进行有效管理.于是人们按货架所摆放货物的种类、体积、等级等将商场划分为若干块并以此安排货架,其每一块将摆放同一种类或体积相似或同一等级的货物。这里所说的块就是粒的概念,划分粒的过程称为信息粒

粒计算是一个刚刚提出的研究领域, 至今还没有明确的定义与研究范围, 不同的研究者对这个领域的理解也不完全相同。大体可分为2大类: 一类侧重于不确定性处理; 另一类则注重于多粒度计算。

从粒计算的角度看计算的对象, 可能形成不同的计算模型。如果我们从多粒度计算的角度去看,这个计算模型大体由以下几个部分组成。基本粒子, 构成粒计算模型的最基本元素, 是计算模型的原语。一个粒子可以看作是由内部属性描述的个体元素的集合, 以及由它的外部属性所描述的整体。

粒层, 是对问题空间或计算对象的一种抽象化描述, 按照某个实际需求的粒化准则得到的所有粒子的全体构成一个粒层。同一层的粒子内部往往具有相同的某种性质或功能。由于粒化的程度不同,导致同一问题空间会产生不同的粒层, 各个粒层的粒子具有不同的粒度, 即粒的不同大小。粒计算模型的主要目标是能够在不同粒层上进行问题求解,且不同粒层上的解能够相互转化。

简介昆明理工大学数据科学研究中心主任,系统科学一级学科博士点负责人主要研究方向数据博弈、数据库和决策分析

本年度学院报告总序号:

2



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