基于区间二型FCM和合理粒度原则的信息粒生成方法及应用

粒计算是知识表示与数据处理的一种新的理念和计算范式,现已成为复杂问题求解的有效框架之一。信息粒是粒计算的基本单位,构建信息粒以及利用信息粒实现问题求解是粒计算的两项基本任务。受认知主体的主观局限性和度量方法等因素的影响,信息粒的形成、表示与解释往往伴随着不确定性。本文基于区间二型模糊C均值(IT2FCM)聚类算法和合理粒度原则设计了二型信息粒的生成方法,不仅实现了信息粒的构建,而且能够体现出粒化过程中的不确定性。为验证所设计方法的合理性,本文在人工数据集上对粒化方法进行评估,并探讨不同参数值对粒化结果的影响。此外,利用所设计的粒化方法对船舶数据的结构信息及其不确定性进行刻画,以此来辅助船舶的分类管理。