基于粒计算的大数据处理
基于粒计算的数据挖掘与数据分析
聚类结果评估
粒计算可以用于评估聚类 结果的质量，以便更好地 理解数据分布。
特征选择
粒计算可以用于选择对聚 类结果影响最大的特征， 以提高聚类效果。
粒计算在异常检测中的应用
基于密度的异常检测
01
粒计算可以用于基于密度的异常检测算法中，以更好
地识别异常点。
基于距离的异常检测
02 粒计算可以用于基于距离的异常检测算法中，以更好
02
基于粒计算的数据挖掘
粒计算在数据挖掘中的应用
01
02
03
简化数据集
通过将数据集划分为不同 的粒度，可以简化数据集 ，提高数据挖掘的效率。
特征提取
粒计算可以用于提取数据 集中的特征，以便更好地 表示数据。
数据预处理
粒计算可以用于数据预处 理，例如去除噪声、填充 缺失值等。
粒计算在关联规则挖掘中的应用
离群点检测
基于粒计算的离群点检测方法通过检测离群点，将离群点剔除，实 现数据的压缩。
粒计算在数据融合中的应用
多源数据融合
基于粒计算的多源数据融合方法通过对不同来源的数据进行融合 ，获得更全面和准确的数据。
数据去重
基于粒计算的数据去重方法通过对数据进行近似处理，去除重复 数据，提高数据的质量。
数据插值
基于粒计算的数据插值方法通过对数据进行插值处理，获得更准 确的数据。
04
基于粒计算的算法优化
基于粒计算的算法优化方法
规则合并法
将多条规则合并为一条规则，从而减少规则的数量，降低算法的复 杂度。
规则约简法
在保持分类准确度的基础上，删除冗余的规则，从而减少规则的数 量，提高算法的效率。
规则优化法
根据一定的评价标准，对生成的规则进行排序，选择优质的规则，从 而提高算法的精度。
粒粒橙汁饮料生产工艺
粒粒橙汁饮料生产工艺在当今的快节奏生活中，健康、美味的饮料选择已成为我们日常生活中的重要组成部分。
而粒粒橙汁饮料，作为一种集健康、美味、便捷于一体的饮料，正逐渐在市场上占据优势。
其独特的生产工艺，更是赢得了众多消费者的喜爱。
优质原材料是生产粒粒橙汁饮料的关键。
我们精选优质、新鲜的橙子，严格选用有机生长、无农药污染的橙子。
在生产过程中，我们经过细致的挑选、清洗、榨汁、过滤等步骤，确保每一滴橙汁都符合最高品质标准。
此外，我们还采用先进的加工技术，最大程度地保留橙子的原有风味和营养成分。
粒粒橙汁饮料的生产步骤主要包括：首先，对橙子进行清洗，以去除表面的农药残留和杂质。
接下来，将橙子榨汁，并经过特殊的发酵工艺，使橙汁更加美味可口。
最后，通过精细的过滤技术，确保饮料的口感顺滑、清爽。
在整个生产过程中，我们严格控制生产条件，以防止细菌滋生，并采用科学的杀菌工艺，确保产品的安全与卫生。
粒粒橙汁饮料生产工艺的特点在于其对橙子原有风味和口感的保留。
此外，我们独特的发酵和杀菌工艺，使得饮料在保持健康的同时，也具有丰富的口感和稳定的品质。
粒粒橙汁饮料与其他果蔬汁的区别在于其独特的发酵工艺，使得饮料具有更丰富的口感和更高的营养价值。
总之，粒粒橙汁饮料生产工艺是一种集健康、美味、便捷于一体的饮料生产技术。
通过严格挑选的原材料、精细的生产步骤以及科学的杀菌工艺，我们为消费者提供了高品质、安全可靠的橙汁饮料。
粒粒橙汁饮料不仅保留了橙子的原有风味和营养成分，还具有丰富的口感和稳定的品质，成为市场上一种极具竞争力的饮料产品。
展望未来，随着消费者对健康、美味的需求不断提升，粒粒橙汁饮料生产工艺将拥有更为广阔的发展前景。
我们将继续致力于研发与创新，以推动该工艺的进步，并满足市场的不断变化。
我们相信，粒粒橙汁饮料生产工艺将会在饮料市场中继续发挥其巨大的优势，并为消费者带来更多的健康与美味。
“每一颗果实都孕育着大自然的精华。
”这句名言深刻地揭示了水果的价值和魅力。
基于粒计算模型的知识推理理论与方法
要点二
详细描述
关联规则挖掘是一种发现数据之间有趣关系的方法，基 于粒计算模型的知识推理能够利用粒计算模型对知识进 行关联规则挖掘。它通过构建粒度化的知识表示，对数 据进行关联规则挖掘，发现数据之间的有趣关系。在关 联规则挖掘中，基于粒计算模型的知识推理能够提高挖 掘效率，降低复杂度，并适用于多种数据类型。
要点三
多种推理规则结合
基于粒计算模型的推理方法通常有多 种，不同的推理规则有各自的优缺点 。为了提高推理效果，可以将多种推 理规则结合使用，取长补短。例如， 可以将确定性推理和概率性推理结合 起来，以得到更全面的推理结果。
04
基于粒计算模型的知识推 理应用
分类问题中的应用
总结词
基于粒计算模型的知识推理在分类问题中具有广泛的应用。
根据实验结果分析，得出基于 粒计算模型的推理算法的性能 评估总结，并指出其在实际应 用中的优缺点。
06
结论与展望
研究成果与贡献
粒计算模型在知识推 理中的应用
该研究提出了一种基于粒计算模 型的知识推理方法，将复杂的知 识表示为粒度的形式，从而方便 进行推理和决策。这种方法在处 理不确定性和大规模知识表示方 面具有一定的优势。
02
基于粒计算模型的知识表 示
知识表示方法概述
知识表示方法的定义和分类
知识表示方法是指将知识以计算机可以理解的形式表示出来的技术方法。根据不同的需求和场景，知识表示方法可以分为不 同的类型，如基于逻辑的知识表示、基于框架的知识表示、基于本体的知识表示等。
知识表示方法的作用和意义
知识表示方法的作用是将现实世界中的知识转化为计算机可理解的形式，从而实现知识的自动化处理和应用。它对于人工 智能和知识工程领域的发展具有重要的意义，是实现智能信息处理的关键技术之一。
基于粒计算的大数据处理_徐计_王国胤_于洪
网络出版时间：2014-11-28 19:00 网络出版地址：/kcms/detail/11.1826.TP.20141128.1900.001.html
XU Ji, WANG Guo-Yin , YU Hong，Review of Big Data Processing Based on Granular Computing，Chinese Journal of
Computers,2014, Vol.37: Online Publis014 年
feasibility and advantages of applying GrC to process big data are discussed subsequently, and the related key problems rising in GrC-based big data processing framework are discussed at last. Key words granular computing; big data; cloud computing; deep learning 们试图从人类思维和生物界的一些规律中得到启 发 , 创建相应的计算模型 , 应用到信息科学中去 . 1 引言 人工神经网络、基因计算、群体智能等都是成功的 范例. 粒计算则在更高层次上模拟了人类的思维规 随着人类对客观世界各领域数字化程度的不 律, 也可以将其运用到当前世界面临的大数据挑战 断提高, 每天都有大量的数据产生 , 并且其产生的 中. 最近, 如何将粒计算应用于大数据处理得到了 速度也越来越快. 这些数据来源广泛, 其中最主要 国际国内粒计算研究者的重视. 的有：科学研究(天文学、生物学、高能物理等)、 社交网络、电子商务、物联网、移动通信等 [1]. 根 据 IDC 公司的研究, 全球数字信息总量将在 2009 年到 2020 年期间增长 44 倍, 达到大约 35.2 ZB[2]. 对于如此急剧增长的数据, 各个国家、各个领 域的人们都意识到了其中蕴含着的巨大价值 ; 同 时, 信息技术领域的研究者也感受到由此带来的巨 大挑战. 传统的计算平台、通信网络、DBMS 都变 得难以满足需求的时候, 人们需要在存储技术、下 一代网络、处理器、编程语言和计算模型等领域寻 求新的解决方案. 粒计算作为一种方法论, 旨在有效地建立基于 外部世界、并以用户为中心的概念, 进而简化我们 对物理世界和虚拟世界的认识. 并以此为基础, 在 求解问题的过程中, 用粒度合适的“粒”作为处理 对象, 从而在保证求得满意解的前提下 , 提高解决 问题的效率. 自 1979 年 Zadeh 发表第一篇关于信息 粒度的论文以来, 国内外研究人员对粒计算理论和 模型进行了深入的研究, 同时也将这些理论和模型 与其他计算智能、机器学习的技术相结合, 取得了 大量研究成果. 合适的粒度常常是由问题本身及问题背景决 定的, 这一点对设计基于粒计算的数据处理框架有 重要意义. 举一个关于时间的例子 . 例如张先生问 他的朋友： “你什么时候回国的”, 回答这个问题所 选择的时间粒度其实是由他朋友回国的时间到现 在有多久决定的 . 如果没超过一天 , 那么他会说： “昨天中午”; 如果有十天左右了, 他可以说： “上 周”; 再如果是朋友回国好几年了, 张先生才得知 消息, 那么“2009 年”就可以是一个满意的答案了. 注意到上面几个答案具有不同的粒度, 分别是午、 周和年. 如果不采用合适的粒度 , 统一都用计算机 上常见的时间戳格式来回答, 如： “2013 年 4 月 29 日下午 3 时 25 分”, 就不太合理, 让人觉得别扭. 人工智能和计算智能等学科的诞生, 是因为人
基于云模型的粒计算方法研究
第6章从云模型理解模糊集合的争论与发展第1章基于云模型的粒计算方法应用云模型是一个定性定量转换的双向认知模型，正向高斯云和逆向高斯云算法实现了一个基本概念与数据集合之间的转换关系；本文基于云模型和高斯变换提出的高斯云变换方法给出了一个通用的认知工具，不仅将数据集合转换为不同粒度的概念，而且可以实现不同粒度概念之间的柔性切换，构建泛概念树，解决了粒计算中的变粒度问题，有着广阔的应用前景。
视觉是人类最重要的感觉，人类所感知的外界信息至少有80%以上都来自于视觉[130]。
图像分割[131]是一种最基本的计算机视觉技术，是图像分析与理解的基础，一直以来都受到人们的广泛关注。
目前图像的分割算法有很多，包括大大小小的改进算法在内不下千种，但大致可以归纳为两类[132]。
第一类是采用自顶向下的方式，从数学模型的选择入手，依靠先验知识假定图像中的部分属性特征符合某一模型，例如马尔科夫随机场、引力场等，利用模型描述图像的邻域相关关系，将图像低层的原始属性转换到高层的模型特征空间，进而建模优化求解所采用模型的参数，通常是一个复杂度非常高的非线性能量优化问题。
在特征空间对图像建模，其描述具有结构性、分割结果也一般具有语义特征，但是由于对数据的未知性、缺乏足够先验知识的指导，导致模型的参数选择存在一定的困难。
第二类是采用自底向上的方式，从底层原始数据入手，针对图像灰度、颜色等属性采用数据聚类的方法进行图像分割，聚类所采用的理论方法通常包括高斯变换、模糊集、粗糙集等；或者预先假设图像的统计特性符合一定的分类准则，通过优化准则产生分割结果，例如Otsu方法的最大方差准则[133][134]、Kapur方法的最大熵准则[135][136]等。
这类方法虽然缺乏语义信息表达，但是直接在数据空间建模，方法更具普适性和鲁棒性。
随着计算机视觉研究的深入，简单的图像分割已经不能满足个性化的需求，有时候人们恰恰兴趣的是图像中亦此亦彼的那些不确定性区域，基于云模型的粒计算方法是一种不确定性计算方法，发现图像中存在的不确定性区域是它的一个重要能力。
基于粒计算的数据挖掘算法研究
代分号学号 密1020121208题（中、英文）作者姓指导教师姓名、学科门创新性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。
本人签名：日期关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。
学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。
同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。
(保密的论文在解密后遵循此规定)本人签名：导师签名：日期：日期：摘要数据挖掘是当今计算机科学中快速发展的一个研究方向，它涉及到多个领域的知识。
数据挖掘能从大量的数据中发现一些人们事先未知的、潜在的、有趣的知识，因此广泛被应用于商业分析、机器学习、网络个性化服务等领域。
数据挖掘有很多研究方向，关联规则和序列模式是其中重要的两类，其中关联规则的研究重点在于频繁项集的发现，而序列模式则强调数据的序列特性。
本文基于粒计算的相关原理和模型，对关联规则和序列模式的挖掘算法进行了研究。
本文的主要工作概括如下：1. 概述了数据挖掘和粒计算的基本原理，说明了数据挖掘的主要研究方向和粒计算的几个重要的计算模型，对关联规则、序列模式和粗糙集的基础理论知识进行了介绍，对常见的关联规则挖掘算法和序列模式挖掘算法进行了简单的汇总和分析。
2. 详细分析了关联规则挖掘算法Apriori算法的原理。
基于粒计算的离散化算法及其应用
摘 要 连续 数 值 属 性 的 离散 化 是 粒计 算 理论 应 用的重 要 步 骤 。 首 先 对 目 前 的 离 散 化 算 法 进 行 了 分 类 讨 论 ， 提出了 区间粒的概念， 融 合 熵 理论 定 义 了 区 间 粒 的 粒度 ， 进而 提出 了 基 于 粒 计 算 的 连 续 数 值 属 性 的 离 散 化 算 法 ， 并将该算法 应 用于 入 侵 检 测过 程 ； 实验 结果表明 该算 法 简 洁 高效 ， 能 够 确 保入 侵 检 测 系 统 的检 测 效 果 。 关键词 粒度计 算 ， 区间粒， 离散 化 ， 熵 中图法分类号 Ｔ Ｐ ３ ９ ３． ０ ８ 文献标识码 Ａ
１］ 。Ｚ 浓厚兴趣 ［ 只 ａ ｄ ｅ ｈ教 授 认 为 信 息 粒 广 泛 存 在 于 自 然 界 ，
具有唯一的决策属性 ， 也称为类别属性 ； Ｖ ＝ ∪Ｖａ ， Ｖａ 是 属 性
ａ∈Ａ
它为对象的每个属 ａ 的值 域 ； Ｕ ×Ａ→Ｖ 是 一 个 信 息 函 数 ， ｆ： 即： 性赋以一个值 ， ａ∈Ａ， ｘ， ａ） Ｖａ 。 ｘ∈Ｕ ， ∈ ｆ（ 假设对于 属性 ａ 的值域 Ｖａ ＝ ［ ａ∈Ｃ， ｌ ｒ Ｒ 是 实 值 ａ， ａ） 区间 ， 我们将该区间定义为一个区间粒 ； 令Ｐ ａ 是对 区 间 粒 Ｖ ａ
基于粒计算的数据分类算法
提高算法的效率和鲁棒性。
03
算法流程
基于粒计算的决策树算法的流程包括数据预处理、粒度划分、决策树
构建和分类预测等步骤。其中，粒度划分是关键步骤之一，它根据数
据的相似性和差异性将数据集划分为不同的粒度。
基于粒计算的朴素贝叶斯算法
算法概述
基于粒计算的朴素贝叶斯算法是一种将朴素贝叶斯分类器与粒计算相结合的算法。它利用 粒计算对数据进行有效处理，提高朴素贝叶斯分类器的性能。
算法性能评估与优化目标
分类精度
提高算法的分类精度是优化的重要目标之一。通过减少误分类样本的数量，提高分类器对不同类别的区分能力，从而提高整 体分类性能。
运行效率
除了分类精度，运行效率也是评价算法性能的重要指标。优化算法以降低计算复杂度，减少运行时间，提高处理大数据集 的能力。
可解释性
优化的算法应具有更好的可解释性，以便更好地理解模型的决策过程和结果。这可以通过改进特征选择、粒度划分等手段 来实现。
基于粒计算的数据分类算法
2023-11-05
目 录
• 引言 • 粒计算基本理论 • 基于粒计算的数据预处理 • 基于粒计算的数据分类算法设计 • 基于粒计算的数据分类算法优化 • 实验与分析 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
背景介绍
随着大数据时代的到来，数据分类成为了一个重要的问题。传统的数据分类 方法难以处理大规模、高维度的数据集，因此需要寻找更有效的分类方法。
粒计算具有简化问题、近似推理和降低计算复杂性的优点。同时，它能够处理不 确定性和不完全信息，具有较好的鲁棒性。
粒度空间与粒度划分
粒度空间是指将问题中的对象或属性进行划分后得到的粒的集合。
粒度空间的划分可以根据问题的不同需求和特征来确定。通常，划分越细，得到的粒越具体，但计算 量和复杂性也越高；反之，划分越粗，得到的粒越抽象，但计算量和复杂性较低。
大数据时代下基于粒计算的智能信息处理技术研究
大数据时代下基于粒计算的智能信息处理技术研究在大数据时代，随着信息的爆炸式增长，为了能够高效地处理这些信息，人们开始探索各种新技术。
其中，以互联网和物联网为代表的技术，不仅改变了人们的生产和生活方式，也对人类社会的发展产生了深远影响。
而在这些技术的背后，有一种不太为人所知的技术，名为“粒计算”，它能够对大数据进行高效、精确的处理。
本文将探讨基于粒计算的智能信息处理技术。
一、什么是粒计算粒计算是一种新兴的计算机科学范畴，它源于粒子理论。
它采用的是一种经典的分段函数拟合法，即把一个复杂的函数，分解成多个简单的函数的和，从而简化计算和推理过程。
与传统的计算机科学不同，粒计算不仅注重对数据的处理，同时也考虑数据的概率和模糊性，这使得它在处理大规模数据的时候比传统技术更加精确和高效。
粒计算的核心理论是“粒子“，粒子是一个数学抽象，它可以表示某种属性或者特征，例如颜色，大小等。
同时，粒计算还能够对数据进行分类、聚类、预测等操作。
二、粒计算的应用粒计算的应用范围非常广泛，包括数据挖掘、人工智能、自动化控制、机器学习、金融分析和医学诊断等方面。
下面我们简单介绍一下其中几项应用。
1. 数据挖掘在大数据时代，面对庞大的数据量和高复杂性，如何从中提取有价值的信息是一个非常重要的问题。
粒计算能够自动提取数据的特征、分类和聚类，并为提取的数据模型提供一定的解释和优化。
2. 人工智能人工智能已成为当前最热门的研究领域之一，其中人工智能的模糊性和不确定性问题是其必须面对的难点。
粒计算能够有效地处理这些问题，并为人工智能提供更多的智能决策支持。
3. 金融分析金融分析是粒计算的另一个重要应用领域之一。
利用粒计算技术，可以对数据进行分析和预测，从而支持金融投资、风险管理、信用评估等方面的工作。
三、基于粒计算的智能信息处理技术作为新兴技术，粒计算已经被应用到很多实际场景中，但是，在大数据时代下，如何将其与其他技术结合起来，以解决大数据高效处理的问题，成为了一个需要解决的难题。
粒计算在海量数据处理中的应用研究
粒计算在海量数据处理中的应用研究近年来，随着大数据技术的快速发展，海量数据处理成为了信息科技领域的一个重要研究领域。
而粒计算作为一种新兴的计算模型，对于海量数据处理提供了一种新的视角和解决方案。
本文将就粒计算在海量数据处理中的应用进行深入研究分析。
首先，我们需要了解什么是粒计算。
粒计算是一种基于信息粒的计算模型，它将数据划分为各种粒度的信息粒，然后通过对这些信息粒进行计算和处理，从而实现对数据的分析、预测和决策。
与传统的精确计算不同，粒计算注重对数据的模糊处理和不确定性推理，能够更好地应对海量数据的复杂性和多样性。
在海量数据处理中，粒计算可以应用于多个方面。
首先，粒计算可以用于海量数据的压缩和降维。
由于海量数据的存储和处理需求巨大，粒计算通过将数据划分为不同粒度的信息粒，可以减少数据的冗余和重复，从而实现对海量数据的有效压缩和降维，提高数据处理的效率。
其次，粒计算可以用于海量数据的模糊推理和预测。
海量数据往往存在着较大的不确定性和模糊性，传统的精确计算模型无法准确地处理这些数据。
而粒计算通过对数据进行模糊推理和不确定性处理，可以得到更加符合实际情况的分析结果和预测模型。
这对于海量数据的分析和决策具有重要意义。
此外，粒计算还可以应用于海量数据的聚类和分类。
海量数据中蕴含着大量的信息和模式，通过对数据进行聚类和分类可以发现其中的相关规律和特征。
而粒计算通过将数据划分为不同粒度的信息粒，可以更好地发现数据之间的关联性和相似性，从而实现对海量数据的准确聚类和分类。
最后，粒计算还可以用于海量数据的可视化和交互分析。
海量数据的处理结果往往需要以图形化的方式展示给用户，以便用户更好地理解和分析数据。
而粒计算可以将数据处理的结果以直观的图像、图表等形式展现出来，使用户能够更加直观地观察和分析数据，提高数据处理的可视化效果和用户体验。
综上所述，粒计算在海量数据处理中具有广泛的应用前景。
它能够通过对数据进行粒化处理，实现对海量数据的压缩和降维，模糊推理和预测，聚类和分类，以及可视化和交互分析。
基于粒计算的系统建模及数据特征构建
基于粒计算的系统建模及数据特征构建汇报人：2023-12-11•引言•基于粒计算的模型构建•数据特征构建目录•基于粒计算的模型评估•实验与分析•结论与展望01引言当前，随着大数据时代的到来，数据呈现出爆炸式增长的趋势，如何有效地管理和处理这些大规模数据成为一个亟待解决的问题。
它通过对数据进行粒度划分，以更粗粒度的方式对大规模数据进行处理和分析，从而提高了数据处理效率。
粒计算作为一种处理大规模数据的理论和技术，近年来受到了广泛关注。
基于粒计算的系统建模及数据特征构建对于解决实际应用问题具有重要意义，如推荐系统、图像处理、自然语言处理等。
研究背景与意义研究内容与方法本文旨在研究基于粒计算的系统建模及数据特征构建方法，主要包括粒计算的基本理论、系统模型的构建方法、数据特征的提取与表示方法等。
研究方法本文采用理论分析和实证研究相结合的方法，首先对粒计算的基本理论进行深入探讨，然后构建基于粒计算的模型，最后通过实验验证模型的有效性和可行性。
02基于粒计算的模型构建粒计算是一种处理不确定、模糊和不完全信息的理论框架，通过将问题中的对象或属性进行划分，形成不同的粒度，从而简化问题的复杂性。
粒计算包括粗糙集理论、商空间理论、概念格理论等多种理论，这些理论都强调对信息的粒度划分和处理。
粒计算的基本思想是将问题中的信息进行分层抽象，形成一系列的粒度，每个粒度都具有特定的性质和特征。
粒计算基本原理在构建基于粒计算的模型前，需要明确问题的目标和约束条件，以便为后续的粒度划分提供指导。
确定问题的目标和约束条件对问题进行粒度划分建立粒度之间的关系建立基于粒计算的模型根据问题的特性和目标，将问题中的对象或属性进行划分，形成不同的粒度。
在确定了问题的粒度划分后，需要建立粒度之间的关系，以便为后续的模型构建提供基础。
根据问题的特性和目标，结合粒度之间的关系，建立基于粒计算的模型。
粒计算模型构建流程1 2 3粒计算通过对信息的分层抽象和处理，能够有效地处理不确定性和模糊性，为系统建模提供了有力的支持。
量子计算在大数据处理中的应用
量子计算在大数据处理中的应用在当今数字化的时代，数据正以前所未有的速度增长。
从社交媒体的信息流，到科学研究中的海量实验数据，再到企业运营中的各种业务数据，大数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着数据量的不断增加，传统计算技术在处理这些海量数据时面临着巨大的挑战。
这时，量子计算作为一项前沿技术，为大数据处理带来了新的希望和可能性。
量子计算的基本原理与传统计算有很大的不同。
传统计算使用的是二进制位（比特），其值只能是 0 或 1。
而量子计算使用的是量子比特（qubit），它可以处于 0 和 1 的叠加态。
这意味着一个量子比特可以同时表示 0 和 1，当量子比特的数量增加时，量子计算机能够处理的信息量呈指数级增长。
这种特性使得量子计算在处理某些特定问题时具有巨大的优势。
在大数据处理中，一个关键的任务是数据搜索和排序。
对于传统计算机来说，随着数据量的增加，搜索和排序所需的时间会急剧增加。
然而，量子计算中的量子搜索算法，如 Grover 算法，可以在平方根时间内完成无序数据库的搜索，大大提高了搜索效率。
例如，在一个包含 100 万个数据项的数据库中，传统计算机可能需要搜索大约 50 万次才能找到目标数据，而量子计算机使用 Grover 算法只需要大约 1000 次。
数据加密是保护大数据安全的重要手段。
在传统加密技术中，破解加密算法的难度通常与计算资源和时间成正比。
然而，量子计算的出现对传统加密技术构成了威胁。
例如，Shor 算法可以在多项式时间内分解大整数，这意味着目前广泛使用的基于大整数分解的 RSA 加密算法在量子计算机面前将变得不再安全。
但另一方面，量子计算也为开发新的、更强大的量子加密技术提供了可能。
量子密钥分发（QKD）利用量子力学的特性，可以确保通信双方之间的密钥传输是绝对安全的，无法被窃听或破解。
大数据分析是从海量数据中提取有价值信息的过程。
在这个过程中，常常需要对复杂的数学模型进行求解。
生物大数据的处理和分析方法
生物大数据的处理和分析方法生物大数据是指由生物实验所生成的海量数据，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域的数据。
随着高通量测序技术的快速发展，生物大数据的规模和复杂度也不断增加，因此，如何有效地处理和分析生物大数据已成为现代生物学研究的重要问题之一。
一、生物大数据的处理方法生物大数据的处理方法包括数据清洗、数据归一化和数据集成等环节。
1. 数据清洗数据清洗是指对生物实验产生的原始数据进行去噪、去重和纠错等操作的过程。
由于实验设备和人为操作等因素的影响，原始数据中可能存在各种误差和偏差，在数据清洗的过程中需要将这些影响减少到最小。
2. 数据归一化数据归一化是指将样本间的差异进行标准化的过程。
由于生物实验中样本的差异性较大，数据归一化能够将各种样本经过转化处理，使其拥有相同的尺度，使数据更容易进行比较和分析，从而提高分析的准确性。
3. 数据集成数据集成是指将不同来源的数据整合在一起，形成一个完整的数据集。
在生物实验中，常常会收集到各种来源的数据，如基因序列、转录水平表达、蛋白质组成和病理学信息等。
数据集成能够将这些数据与其它信息等多种数据整合起来，让研究者能够更全面地了解生物实验中的各种细节。
二、生物大数据的分析方法生物大数据的分析方法包括基因功能预测、差异分析和网络分析等环节。
1. 基因功能预测基因功能预测是指预测基因的生物学功能，基于基因序列和其它生物学信息，如基因外显子、基因单体型、基因调控区域、蛋白质结构域等信息进行综合分析。
基因功能预测能够通过对基因功能的预测和验证，为生物学研究提供了基础和支持。
2. 差异分析差异分析是指比较不同实验组之间的差异，并寻找具有显著差异的基因和通路。
生物实验往往需要有组对比才能进行差异分析，通过分析各样本之间的差异，找出差异突出的基因和通路，并着手解析这些差异基因和通路所带来的生物学意义和作用。
3. 网络分析网络分析是指通过生物网络建模和分析来揭示生物学过程的复杂性和相关性，如基因、蛋白质和代谢通路等。
基于非标准分析的粒计算研究
基于非标准分析的粒计算研究近几年，由于计算机科学在发展，粒计算作为一种新型计算模式也越来越受到关注。
粒计算技术不仅可以用于处理大规模的魔方拼图解决方案，还可以构建复杂的网络化控制系统，推动人工智能的发展。
随着越来越多的应用，粒计算技术的研究也显得越来越重要。
对于粒计算的研究，主要可以分为基于标准分析的粒计算研究和基于非标准分析的粒计算研究。
基于标准分析的粒计算研究主要是研究如何能够更充分地利用粒计算来解决问题，通常是指应用已经存在的粒计算算法来解决问题，并且提出有效的解决方案。
在基于标准分析的粒计算研究中，通常会利用算法的特性进行分析，通过针对不同的算法，探讨相应的算法性能。
一般来说，这种方法属于微观分析，更加细致，更加关注粒计算算法代码本身。
基于非标准分析的粒计算研究主要是研究如何才能实现更复杂的粒计算解决方案，探讨如何通过创新算法来解决问题，并且通过模型、以及改进等方式来提高算法性能。
它更加主要关注算法的潜在可能性以及应用潜力，以及如何将粒计算技术用于更加复杂的问题。
它更多的属于宏观分析，考虑的范围更加广泛，可以更好的应用于现实问题的解决。
基于非标准分析的研究虽然比较新，但是已经得到许多学术界的关注，在很多方面都取得了重要成果。
例如，研究者利用自主学习、知识建模等方式，可以实现更加有效的粒计算算法，使得这种算法更加灵活，能够应用于更多的场景中。
此外，研究人员还用社会计算的方式，将粒计算技术应用于大规模的网络系统中，使得系统能够更好的运行管理。
另外，研究人员还通过建立粒计算模型，探讨该模型在实际应用中的表现。
这种研究着重于提高粒计算算法在机器学习中的效率，以及如何将粒计算技术应用到更加复杂的问题。
最后，基于非标准分析的研究也会探讨如何将粒计算技术应用到人工智能领域，例如如何构建智能的控制系统，以及如何让机器更加智能地去学习和解决问题。
从上述分析可以看出，基于非标准分析的粒计算研究积极地探索粒计算技术在多个方面的应用，是粒计算领域发展的一大助力，具有重要的意义和价值。
基于粒计算的基因挖掘(全文)
基于粒计算的基因挖掘1.引言粒计算是一门进展迅速的新学科，它通过把复杂问题抽象划分，从而转化成若干简单的问题，符合当今基因研究的现状。
它融合了粗糙集、模糊集及人工智能等多种理论的研究成果，而粗糙集理论已成为研究粒计算的重要工具。
尽管针对基因挖掘已开展大量研究，但由于基因所具有的数量大、可研究样本少、噪音高等特点，目前人们仍不能确切了解基因蕴含的无尽奇异，因而运用粒计算技术，通过采纳有效的分类约简方法，对特征基因进行系统分类、分析、挖掘，找出其相关联的基因模块，可为疾病的研究、分类及诊断提供有效的平台，也可为临床医学、病理学等学科的研究提供更有价值的基因研究数据及重要的理论依据。
2.粒计算自20世纪70年代起，人们从物理学划分大型物质为颗粒、分子、原子这一思想中得到启发，并将其应用到信息领域来实现对现实世界里不完整、不精确的海量信息进行处理，以达到“智能”的目的。
此后，Zdeh、Zdzislw Pwlk、Hobss、T.Y.Lin教授等人分别针对这一理论对粒计算进行一系列相关论述，奠定了粒计算理论的雏形。
此后，对粒计算的研究不断增多，逐渐深入，已形成专门的研究群体。
粒化和粒的计算是粒计算存在的两个最基本问题。
粒子是粒计算模型构成的最基本元素，不仅可以看作由内部属性描述的个体元素的集合和外部属性描述的整体，同时也是它的环境属性所描述的对外界动态变化环境的回应。
粒度是用来衡量粒子“尺度”的一个概念，它将性质相似的元素归结为一个新元素，反映了粒子进行“量化”时的粒化程度。
模糊集合理论、粗糙集理论和商空间理论是当前粒计算最主要的三大理论基础，由此衍生的几种典型的复合粒计算模型有：粗糙模糊集模型、模糊粗糙集模型、模糊商空间模型、模糊概念格模型、随机粗糙集模型[3-5]。
由于粒计算研究日臻完善，目前这些模型已不能够满足研究需要，未来的复合粒计算模型进展方向有：将粗糙集与商空间理论相结合构建系统化的粒计算理论和方法；将粗糙集和形式概念分析、概率论、群代数结合使数据处理更有效。
大数据挖掘的粒计算理论与方法-JiyeLiang
中国科学:信息科学2015年第45卷第11期:1355–1369大数据挖掘的粒计算理论与方法梁吉业xy*,钱宇华xy,李德玉xy,胡清华zx山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原030006y山西大学计算机与信息技术学院,太原030006z天津大学计算机科学与技术学院,天津300072*通信作者.E-mail:ljy@收稿日期:2015–05–07;接受日期:2015–06–08;网络出版日期:2015–09–18国家自然科学基金(批准号:61432011,U1435212,61322211)、国家重点基础研究发展计划(973计划)(批准号:2013CB329404)和教育部新世纪人才支持计划(批准号:NCET-12-1031)资助项目摘要大数据往往呈现出大规模性、多模态性以及快速增长性等特征.粒计算是智能信息处理领域中大规模复杂问题求解的有效范式.从推动大数据挖掘研究角度,本文首先概要地讨论了大数据的特征对可计算性、有效性与高效性提出的3大挑战;其次,结合粒计算的思维模式特点,概述了已有研究成果,分析论述了以粒计算应对大数据挖掘挑战的可行性,认为粒计算有望为大数据挖掘提供一条极具前途的崭新途径;最后,对大数据挖掘的粒计算理论与方法中的若干科学问题进行了梳理与展望,以期抛引这一领域的学术思考与研究工作.关键词大数据数据挖掘模式发现粒计算信息粒化多粒度1引言根据维基百科的定义,大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合.大数据=海量数据+复杂类型的数据.大数据通常来源于以互联网为载体的虚拟社会系统,或者来源于复杂的工业控制系统、物联网系统、经济与金融系统,现实社会的各种管理与监控系统,以及诸如空间探测、大气与地球科学、生物信息学等科学研究领域[1∼3].2011年IDC公司发布的《数字宇宙研究报告》称:全球信息总量每两年就会增长一倍,2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB.预计到2020年,全球将总共拥有35ZB的数据量.大数据在现代信息社会中的数据资源主体地位已成为学术界与企业界的共识.由于对经济活动与社会发展具有可预见的重要推动作用,大数据已经进入了世界主要经济体的战略研究计划.正如美国政府启动的“Big Data Research and Development Initiative”计划指出的“将大力推进大数据的收集、访问、组织和开发利用等相关技术的发展,提高从海量复杂的数据中提炼信息和获取知识的能力与水平”.从大数据中进行数据挖掘与知识发现是大数据应用的战略问题之一.梁吉业等:大数据挖掘的粒计算理论与方法2大数据挖掘面临的挑战2008年,Nature出版的专辑“Big Data”从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战[4].2011年2月Science杂志刊发了海量数据处理专题,指出“倘若能够更有效地组织和利用这些数据,人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用”[5].大数据的特征常被总结为4V,即Volume(体量浩大)、Variety(模态繁多)、Velocity(快速增长)、Value(价值巨大但密度很低).其中,“价值巨大但密度很低”从大数据的利用潜力和当前分析与处理的技术局限性角度概括了大数据的特征,是指大数据的价值虽高,但利用密度很低.本文重点针对大数据的外在形态特征,即大数据的规模海量性、多模态性以及快速增长性等对传统的数据挖掘理论、方法与技术在可计算性、有效性与时效性等方面提出的严峻挑战进行研究.而为应对这些挑战所涌现的新的计算理论、方法与技术将有效推动大数据挖掘的发展与应用.2.1大规模性VS可计算性数据规模的急剧膨胀给数据挖掘,特别是面向互联网的数据挖掘带来了巨大挑战[6,7].为了使巨量数据可计算,一些新的高性能计算方法逐渐涌现.2004年,Google公司首先推出了以MapReduce 为代表的非关系数据管理技术,作为面向大数据分析和处理的并行计算模型,很快引起了学术界和工业界的广泛关注.在面向大数据的挖掘技术方面,国内外学者也进行了一些初步探索.比如,针对传统分析软件扩展性差以及Hadoop分析功能薄弱的特点,IBM致力于对R和Hadoop进行集成[8].R 是开源统计分析软件,通过R和Hadoop的深度集成,把并行框架下的计算推向数据.另有研究者实现了Weka(类似于R的开源机器学习和数据挖掘工具软件)和MapReduce的集成[9].标准版Weka 工具只能在单机上运行,并且存在内存不能超越1GB的限制.经过算法的并行化,在MapReduce集群上,Weka突破了原有的可处理数据量的限制,可以轻松地对超过100GB的数据进行分析.另有开发者发起了Apache Mahout项目的研究,该项目是基于Hadoop平台的大规模数据集上的机器学习和数据挖掘开源程序库,为应用开发者提供了丰富的数据分析功能.针对频繁模式、分类和聚类等数据挖掘任务,研究人员也提出了相应的大数据解决方案.比如,Miliaraki等[10]提出了一种可扩展的在MapReduce框架下进行频繁序列模式挖掘的算法,Ene等[11]用MapReduce实现了大规模数据下的K-Center和K-Median聚类方法,Yu等[12]提出了针对线性分类模型的大数据分类方法,Kang等[13]使用Belief Propagation算法(简称BP)处理大规模图数据挖掘异常模式.针对大规模图数据分析, Yang等[14]对基于集群上的大规模图数据管理和局部图的访问特征(广度优先查询和随机游走等)进行了研究,提出了分布式图数据环境和两级划分管理架构.另一种应对大数据可计算性挑战的思路是使用数据采样技术,通过采样使数据规模变小,以便利用现有的技术手段进行数据分析[15].然而,这一思路可能会遭受两方面的质疑.一方面,大数据的混杂性使得抽样所获得的样本未必能反映大数据总体;另一方面,普遍认为:大数据条件下,基于小样本学习理论的传统数据挖掘、机器学习方法的“独立同分布假设”难以保障,致使样本数据模式能否代表总体数据模式受到质疑.事实上,MapReduce是在大规模非结构化数据的管理层面为人们提供了一种并行处理架构.而在大数据数据分析与挖掘层面遭遇的可计算性挑战方面,尽管已有一些工作,但还处于借用MapReduce 对数据进行管理的阶段,还没进入面向数据挖掘任务、针对大数据本身研究其拆分理论与方法,以应对可计算性挑战的阶段.1356中国科学:信息科学第45卷第11期2.2多模态性VS有效性多模态是大数据的另一个显著特点.当前,数据采集方式、手段的多样性一方面为人们提供了从不同视角观测自然系统、工业系统、社会系统中复杂现象的可能性,另一方面也使得观测对象的数据描述呈现出多模态特征.比如,在医疗检测中,提供的心电、脑电、超声、X射线、电子计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、正电子发射断层扫描(PET)、单光子发射断层成像(SPECT)及功能磁共振成像(FMRI)等多种模态信息是互为差异、互相补充的,对不同模态信息进行适当的融合成为临床诊断和疾病治疗的迫切需求.在天体物理研究中,太阳大气成像仪记录了太阳内部结构和磁场结构、太阳的极紫外线辐射、太阳盘面的数个不同波长紫外线和极紫外线影像,一天生成的数据将近2T.太阳物理学家需要从如此海量的多模态数据中发现太阳活动的物理规律,以揭示空间天气的形成机理,并建立可靠的预报模型.当前,在一些领域已经开展了多模态数据分析的探索性研究[16∼19],主要思路是:将分别从不同模态的数据中提取的特征合并成一个更大的特征空间,然后在这个特征空间中进行数据分析与挖掘.现有方法属于特征层面融合后的分析思路,其有效性依赖于根据先验知识提取的特征,难以推广到先验知识匮乏的前沿探索领域.现有方法的主要局限性表现在以下3个方面.其一,所获取的数据模式(知识)表现出高度非线性特点,难以被用户理解;其二,难以对带有分支、层次、网络等结构的复杂问题进行数据层面的建模;其三,融合仅限于特征层面,还没有深入到知识和推理层面.如何充分利用大数据的多模态性,发展面向复杂问题求解,能从数据、特征、知识、推理等不同层面体现融合思想,具有分层递阶、分而治之特点的高效挖掘理论与方法是多模态大数据分析的主要挑战.2.3增长性VS时效性大数据的又一个显著特点是数据量随着时间快速积累、迅速增长,人们可以充分利用历史数据和新增数据分析对象的状态、预测事件的发展趋势.许多实际应用领域的数据挖掘任务具有较高的时效性要求.比如,在客户购买行为模式的分析中,电子商务平台上的数据几乎每时每刻都在动态增加和更新,决策者需要及时掌握客户行为的模式和消费趋势,以便更精准地投放广告进行商品推荐.在股票投资决策中,股票交易数据在开盘期间实时累积,如何及时做出优化组合投资决策对降低投资风险、提高收益率至关重要.在社会网络中,大量的节点上的状态在不断发生变化,节点与节点之间的链接情况也在不断发生变化,这给面向社会网络的数据挖掘的实时性要求带来了挑战.OLAP(online analytical processing)正是为了契合这种数据分析的时效性需求而被提出的.然而,在大数据时代,数据的增长不仅仅体现在其快速性上,而且体现在分析所需时间段内数据增量的大规模性,这使得传统的单增量或小规模批增量机器学习技术的局限性凸显,大数据呼唤更高效的在线数据分析技术.最主要的挑战在于:基于大规模批增量数据的模式更新机制以及高效算法.综合上述分析可以看出,大数据的大规模性、多模态性与快速增长性给大数据挖掘提出的挑战是多方面的、多层面的.衍生出的问题既具有领域相关性,又具有多学科交叉性.为此,需要在现有研究成果的基础上,以全新的视角发展大数据挖掘的新理论与新方法,推动大数据学科的发展与应用.3粒计算——大数据挖掘的新途径粒计算是专门研究基于粒结构的思维方式、问题求解方法、信息处理模式的理论、方法、技术和1357梁吉业等:大数据挖掘的粒计算理论与方法工具的学科,是当前智能信息处理领域中一种新的计算范式.从人工智能角度来看,粒计算是模拟人类思考和解决大规模复杂问题的自然模式,从实际问题的需要出发,用可行的满意近似解替代精确解,达到对问题的简化、提高问题求解效率等目的.从数据分析与处理层面看,粒计算通过将复杂数据进行信息粒化,用信息粒代替样本作为计算的基本单元,可大大提高计算效率.粒计算主要包括数据粒化、多粒度模式发现与融合、多粒度/跨粒度推理等核心研究内容.大数据的表现性态、大数据挖掘面临的挑战、基于大数据的复杂问题建模与粒计算框架的契合之处主要表现在以下3个方面.3.1大数据经常具有多层次/多粒度特性1990年,我国著名科学家钱学森先生在其论文《一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法》[20]中就指出:“只有一个层次或没有层次结构的事物称为简单的系统,而子系统种类很多且有层次结构,它们之间关联关系又很复杂的系统称为复杂巨系统.任何一个复杂系统都是一个具有层次结构的系统”.Friedman等[21]在Science上发表的论文认为在诸如复杂细胞网络、蛋白质互作用网络等生物大数据中都广泛存在着多层次、多尺度特性.Clauset等[22]在Nature上发表的论文也指出,在复杂社会网络中也存在天然的层次结构.Ahn等[23]则专门研究了大数据的多尺度复杂性.著名社会网络科学家Watts[24]在其提出的小世界网络研究中,也指出网络中嵌套的诸多社区内部也满足小世界网络的要求.大数据往往来自于对复杂的自然/人工巨系统的观测记录,或者由人类社会系统借助网络自主产生.这就意味着,反映复杂巨系统形态及运动规律的大数据必然隐含着由这些系统所决定的局部与整体关系,以及复杂的层次结构,即数据的多粒度/多层次特性.3.2挖掘任务通常呈现多层次/多粒度特性数据挖掘总是面向实际应用的,即使面对同一个数据集,用户需求的多层次/多粒度特性也决定了挖掘任务的多层次/多粒度特性.比如,在金融大数据领域,决策任务可能是面向国家层面、区域层面,或者是地方层面的,甚至是面向某个银行的;也可能是面向不同种类的存款、贷款,或理财产品.这就使得挖掘任务可能同时面向不同层面、不同方面.挖掘任务的多层次/多粒度特性必然要求数据挖掘工具不仅能够从不同视角探索大数据不同层面隐含的模式,而且还能够进行复杂有效的融合、自动的跳转,以及便捷的定制.3.3大数据挖掘要求算法具有高效近似求解性在2012年出版的大数据著作《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》[25]中指出:“大数据意味着所有数据”.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合.因此,大数据挖掘首先要解决“大数据能算的问题”,这就要求对大数据进行合理的分解,即大数据集的粒化,然后采用并行处理策略,MapReduce正是基于这种策略在大数据管理方面的实践结果.基于大数据的复杂问题建模往往具有极其复杂的结构,这就要求大数据挖掘算法能够按照任务的要求自动地或人机交互地从大数据中抽取与组织出具有多层次/多局部特征的结构,并能在这种复杂结构上进行推理,以达到挖掘的预期目标.大数据挖掘算法的高效近似求解特性,主要来自于用户对挖掘过程、挖掘结果的时效性要求,大数据的巨量增长性对在线挖掘技术提出了严峻挑战.与传统的小数据集上的挖掘与学习不同,大数据的混杂性、不确定性,以及高噪声对“独立同分布假设”的破坏使得追求问题的最优/精确解变得几乎1358中国科学:信息科学第45卷第11期不可能,迫使我们转向寻找问题的满意近似解.另一方面,满意近似解在很多环境下已能很好地满足实际应用的需要,无需一味追求问题的最优/精确解.综上分析可知,从隐含于大数据中的结构特征,大数据挖掘任务的类型特征,到大数据挖掘算法的性能特征,综合这些角度,大数据挖掘的计算框架与粒计算所蕴含的计算范式具有高度契合性.鉴于这一认识,可以推测:粒计算将为大数据挖掘提供一条极具前途的崭新途径.4现状分析早在1979年,美国著名控制论专家Zadeh[26]就首次提出了模糊信息粒化问题.他认为,人类认知能力可概括为粒化(granulation,全体分解为部分)、组织(organization,部分集成为整体)和因果(causation,因果的关联)3个主要特征.1985年,Hobbs[27]提出了粒度(granularity)的概念.在20世纪90年代初,我国的张钹和张铃[28,29]在其专著《问题求解理论及应用》中特别指出“人类智能的一个公认特点,就是人们能从极不相同的粒度上观察和分析同一问题.人们不仅能在不同粒度世界上进行问题的求解,而且能够很快地从一个粒度世界跳到另一个粒度世界,往返自如,毫无困难”.这种处理不同粒度世界的能力,正是人类问题求解的强有力的表现.Yager和Filev[30]进一步指出“人们已形成了一个关于世界的粒度观点,······,在此观点下,人类的观察、度量、概念化和推理都是在粒度意义下进行的”.这些观点都认为,粒化作为人类认知的重要特征之一,对复杂数据的知识发现具有重要作用.1997年,Zadeh[31]第一次提出了粒计算(granular computing)的概念.随后国际上许多不同领域的学者都开始关注和研究这个问题,其逐渐形成了智能信息处理中一个新的研究方向.自粒计算这一概念提出以来,大量关于粒计算研究的学术论文相继发表,在国际上形成了专门的研究群体.近年来,国际上两个系列会议“IEEE International Conference on Granular Computing”与“International Conference on Rough Sets,Fuzzy Sets,Data Mining and Granular Computing”每年举办一次.在国内,2001年以来,粒计算的研究成果集中在每年举办的“中国粗糙集与软计算学术会议”上报道和交流.由于粒计算在国内的迅速发展,2007年开始每年举办“中国粒计算学术会议”.短短十余年的发展已经凸显出它对信息科学特别是对计算机科学的作用和影响.粒计算已逐渐成为数据分析领域的新分支,在数据粒化、多粒度模式发现以及粒度推理等方面的研究已经取得了一些重要的进展.4.1数据粒化研究进展数据粒化是基于粒计算的数据分析的基础,是按照给定的粒化策略将复杂数据分解为信息粒的过程.根据不同的数据建模目标和用户需求,可以采用多种多样的粒化策略.单纯依赖数据的常用粒化策略大多可以归结为基于数据二元关系的粒化策略,其本质是将满足预先定义的二元关系的两个数据样本分配到同一个数据粒中.诸多粒化策略通过使用等价关系、相似关系、极大相似关系、模糊等价关系、模糊相似关系、邻域关系、优势关系等二元关系可将数据粒化为相应的二元粒结构[32∼39].再如,图数据中的连通分支,极大全连通子图、各种路及圈,以及树中的子树、链等.基于聚类的粒化策略尽管本质上也是依赖于二元关系,但它是在目标函数引导下,通过一个迭代寻优过程学习得到隐含于数据中的簇团结构[40].聚类可以被理解为数据簇团结构的发现方法,也可以被理解为一种数据粒化策略.聚类粒化具有很强的数据针对性,如针对高维数据,其代表性方法有基于子空间的聚类[41]、联合聚类[42]以及基于超图的聚类[43]等;针对复杂数据,Brendan[44]在Science发表了一个基于消息传递的聚类算法,成功应用于人脸图像聚类、基因外显子发现、手稿中心句识别以及最优航线搜索等1359梁吉业等:大数据挖掘的粒计算理论与方法方面;针对多模态数据,Ahmad等[45]提出了一种数值型和符号型并存的多模态数据的K-Means算法.Huang[46]提出了用于解决符号数据聚类的K-Modes算法,并将其与K-Means算法相融合用于多模态数据聚类.此外,在图像处理领域里,有一类通过提取图像本身的纹理、边缘、灰度值等特征,并将其作为多模态特征来进行图像数据的粒化方法[18,19,47].目前的数据粒化策略与方法很少考虑适应大数据的可计算性需求,多是从单一模态特征出发,在不同模态特征之间设置权重参数或者简单地对结果进行集成,并没有从本质上进行融合,不能够保证其语义一致性或语义相关性,无法有效解决具有多模态特征的数据协同粒化问题.4.2多粒度模式发现研究进展多粒度模式发现与融合是粒计算框架下复杂问题求解的内在逻辑要求.所谓多粒度,可以是多个数据子集、表示空间的多个子空间、多个不同的模态变量集、也可以是问题求解过程中的多个局部或中间结果,它对应于问题的多个角度、多个局部或多个层次.为了获得整体数据集或问题的全局解,需要对多个单一粒度上发现的模式进行融合.尽管没有使用多粒度这一术语,国内外学者已经针对医学图像分析、网络、视频语义分析、标注和检索、情感识别等领域的多模态问题开展了融合研究,主要考虑从不同模态的数据中分别提取特征,构成多模态特征空间,发展具有多模态特征的模式发现理论与方法.目前的研究主要集中在3个方面:基于多核学习的多模态数据分类[48],基于多字典协同表达的多模态数据建模[49]和基于深度学习的多模态数据融合[50].比如,在多模态视频挖掘中,Hershey[51]将视觉和音频从视频中提取出来,利用参数模型的方法对音频信号在视频画面中对应的发生区域进行了挖掘.Darrel等[52]则提出了一种基于参数模型的新方法.这些多模态融合方法主要分为乘积融合、线性融合、非线性融合等.在多模态Web挖掘中,网页上丰富的图片、音频、视频以及文本等多种模态信息构成了典型的多模态数据挖掘问题.一些学者提出了语义网方法来描述单词和图片之间的相关性,并利用文本信息帮助进行图像的检索.多模态图像检索系统iFind[53]提出了一种同时利用文本和图像视觉信息的相关反馈算法.胡清华[54]系统地研究了数值型数据和符号型数据并存的多模态数据的粗糙集方法,并将粗糙集方法推广应用到了太空天气预报、风力发电故障识别等领域.Hwang等[55]研究了多模态数据的聚类问题,将图像数据中的纹理、灰度值、线条等提取出来作为多个模态来研究. Wang等[56]将网页中的图片和图片周围文字分离成两类事物,通过两者之间的关联矩阵将同一事物中的相似度传播到另一类事物中,得到了更为精确的图片之间的相似度.Qian等[57]系统提出了多粒度粗糙集理论,通过挖掘不同粒度下的隐含模式来对目标概念与目标决策进行融合学习,用于更加高效合理地进行决策.然而,目前的研究多集中在基于聚类的多粒度结构发现以及基于表示空间的多粒度多模态分类问题,还很少考虑基于多粒度的分类、回归和相关关系分析等数据分析任务,尤其是多模态数据的分层多级的分类回归分析较少有人涉及.此外,多个粒化结构之间的关系研究也鲜见报道,它也应是多粒度理论与方法中的重要研究内容.4.3粒计算推理研究进展推理是人类智能中的重要能力之一.推理是一种形式逻辑,是用于研究人们思维形式、规律以及逻辑方法的科学.推理的作用是可从已知的知识得到未知的知识.粒计算推理指的是利用已知的信息粒或粒空间进行演绎的逻辑方法.在粒计算领域中,已经有一些关于粒计算推理的研究.Yao[58]对粒计算的基本问题、基本方法进行了系列研究,通过采用决策逻辑语言(DL-语言)来描述论域的粒度,构建粒度世界的逻辑框架;将1360。
基于全覆盖粒计算的智能决策支持系统
Xiaomin,
Zhang
Suhua
3D 多 尺 度
2015,2 2015.5 宋 传 宋 传 宋 传
是
几何分析研
6(5):
鸣
鸣
鸣, 赵
5
究进展.软 件学报. 宋
1213-1 236
长伟, 刘丹
传鸣, 赵长
伟, 刘丹.
Neighb or 1.8 2017.9, 2017.9 Zhang Zhang Zhang
en;
classificatio
Ren,
n.Journal
Yongg
3
of Intelligent
ong
and Fuzzy
Systems.
Zhang,
Yong; Liu,
Wenzhe;
Ren,
Xuezhen;
Ren,
Yonggong
An approach 2.1 2016 2016.8 Zhang Zhang Zhang
是
to
8 (633):
Yong Yong Yong,
EEG-based
152-15
Ji
emotion
7
Xiaom
recognition
in,
using
Zhang
combined
Suhua
4 feature
extraction
method/Neu
ro
大连和捷科技有限公司 大连和捷科技有限公司作为第二完成单 位，负责总体技术方案制定、技术内容分析、可行性研究、技术路 线确定、技术优化和系统测试等，并基于前期的理论框架，开发高 效且完整的智能决策支持系统。
推广应用情况
基于粒子群算法的大数据分析研究
基于粒子群算法的大数据分析研究随着互联网的发展和数字化进程的加快，数据已经成为当今社会中最重要的资源之一。
通过对这些海量数据进行深入分析，可以为企业和政府提供更准确、更可靠的决策依据。
然而，由于数据量太大，传统的数据分析方法已经无法胜任。
在这种背景下，大数据分析技术应运而生。
大数据分析技术将数学、统计学、计算机科学和其他相关学科进行系统整合，利用其独特的算法和模型，可对庞大和复杂的数据集进行处理和分析，从而发现数据中存在的隐藏规律和价值信息，为后续的决策提供支持。
而粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）则是一种基于群集智能理论的优化算法，具有优秀的全局搜索能力和快速收敛性，在大数据分析领域中应用广泛。
粒子群算法的基本原理是通过模拟鸟群或鱼群中个体协作行为的方式来实现优化问题的求解。
其基于一个随机初始化的粒子群，每个个体都代表问题中的某一个解，算法运行时不断更新每个个体的位置和速度，以便于发现更优的解。
在更新粒子位置和速度的过程中，会考虑当前最优解和个体最优解的影响，以此来迭代求解最优值或最小值。
在大数据分析领域中，粒子群算法主要应用于数据聚类、回归分析、特征选择、规划和神经网络等方面。
其中，数据聚类是粒子群算法在大数据分析中应用最为广泛的领域之一。
在数据聚类中，PSO算法可以识别出重要的数据特征，并将数据分类到合适的类别中。
对于大规模数据集，该算法可以更快地确定聚类中心，并能够优化聚类结果。
同时，由于算法的全局搜索能力，PSO算法在聚类过程中的局部优化问题也能得到较好的解决。
除了数据聚类外，粒子群算法在回归分析、特征选择、规划和神经网络等方面的应用也取得了不少成就。
例如在回归分析和特征选择中，其可通过融合多个子模型以改进回归预测模型。
在规划和调度问题中，PSO算法可以优化多个目标的非线性优化问题。
在神经网络中，PSO算法可以用来优化权值，并提高学习速度和精度。
基于粒的二进制数表示的一种熵的计算方法
! Χ 少 冈 兰助今 ): 8
4: : Ν Χ
:: ! Χ 3
,
多口队8 城 4
既 然等价类 可 以 表示 知识 的顺 粒状结构
/
那 么 将等价类看成 是 粒就 是
,
很容易 理解 的事情因 为 施行粒计算 比施 行等价类计 算速度 要快的 多 的 多Φ. 表
川
:
灵活
设 情况 下
,
Ξ
α8
为一 知 识库
亦不能译作
发行欧洲货币
“
词 汇使 用 上 最 大的
/
债券
因为如果 译者 有此 方面知 识 的话 就知 道跨 国银行 在 发行 欧洲 货币
,
特点 是对专业 词 汇 的精确运 用 商贸英语 翻译做好 词汇 中
,
其 中包含大 3 的专 业 词汇
,
所以 其中
,
想 要把 在商贸
债券 同 时还 充 当 了中 间人及 销 售债 券 的事 实 行及 推梢欧洲货 币 债券 包括 开 立信用证
必 须不 断摄 取 大3 的 知识来扩 充他
0 Β Β
。
轮明示一 推 理交际过 程无 法 正常进 行 应该是
“
导致译文 失败
所 以较准确的翻译
”
所以
/
作为 一 个 商贸英 语翻 译 者 如
:3
= = ;
科学 的发 现 和 发 明对 语 言的 影 响并不取 决与其 重 要 性
/
或者 是 中 译
, ,
的认 知环 境从而 有利于信息的提取 例
” “
联
,
准确 理解原 文作者的交际 愈图
/
从 而才能 在两 个 明示 一推理 交际过 程 中都找 到 最佳 关 将该愈图在 译 文 中合 理 的展现 给译文
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Hot-Point Perspective
热点透视
DCW
133
数字通信世界
2019.03
在数据网络技术广泛普及的当下，信息将成为决定社会发展、
市场竞争以及社会事业等多方面发展的重要因素。
为了实现对数据的高效应用，云计算、粒计算等大数据处理技术相继诞生，在大数据整合、处理以及利用中发挥出了重要的作用。
因此，探究基于粒计算的大数据处理具有十分重要的意义。
1 大数据及粒计算概述
1.1 大数据及其发展
大数据是信息时代背景下出现的一种新型概念，其内涵是通过海量、高效、全面、真实可靠的数据集合实现数据的捕捉、处理和应用，实现数据信息作用最大化发挥。
为了实现对大数据的有效应用，许多大数据处理技术相继涌现出来，目前大数据处理技术具体可以分为数据采集技术、数据分析技术和数据管理技术三类，其中的大部分都是从“小数据”领域直接移植过来的，因此在许多方面存在一定的不适之处。
例如，尤其是在数据采集的内容，大数据是依据海量信息有效实现，但是在互联网发达的当下，还存在很多的虚假信息，使得网络安全无法保障的情况下，很难实现私密信息的有效共享。
1.2 粒计算及其应用
当前阶段，粒计算的方法主要包括三类，分别是词计算理论、粗糙集理论和商空间理论。
其中词计算理论保持不需要、不知道、无法定义的原则，以及无法解决的原则，在自然语言中保持一定的计算范式[1]。
粗糙集理论则是一种不完整、不准确、不统一等类信息处理的工具，具有便捷、成熟等特点，在数据挖掘和知识发现上具有较大的优势，和其他数据挖掘方法区别在于，粗糙集理论不需要先验知识。
商空间理论则脱胎于近代代数的环、群概念，即在构建商空间的基础上进行扩大处理，构建一个全面但模糊的空间集，实现对终端需求信息的分类采集，为信息的粒计算提供支持。
1.3 粒计算应用大数据处理的关键问题
其一，粒化和基于粒化的计算。
粒化反映了问题空间的划分过程，进行大数据处理转换时必须具备一定的参考，这样才能实现大数据的粒计算，简而言之，就是如何构造计算模型。
其二，粒计算一般是有粒结构尽量解决问题，具体是由自上而下或是自下而上的结构方向进行交换，或是在同一层次中移动。
2 基于粒计算的大数据处理应用
将粒计算原理引入到大数据处理中的目的是通过粒度计算模
型的构建实现大数据处理能力的强化。
根据粒计算原理，可以在不同粒化标准化获得多个粒层，共同组成一个覆盖多层次的网络结构，采用更加精细化的处理方法进行粒化计算，实现高效率、
多粒度数据信息的整合和应用，为数据信息的快速检索提供支 持[2]。
粒计算在大数据处理中的应用主要体现在以下三个方面：
首先，粒计算解决了大数据的“海量”问题。
不同于传统数据，在现代化信息网络的支持下，大数据的规模出现了极大的扩张，这为终端使用者快速准确的获取所需信息带来了巨大的困难。
而通过粒计算技术构建商空间，则能够将具备同类特征和类似特征的数据进行有效整合，在此基础上完成优先级划分，这样就可以帮助人们快速有效的获取有价值信息，提高了数据处理的效率。
其次，粒计算解决了大数据的“多样化”和“分布式”问题。
通过粒化处理将数量庞大的数据信息进行初步粒计算处理，此时数据的总量依旧十分庞大，在这样的情况下，可以根据精细字段和模糊字段的参考词计算理论进行深度处理，将数据划分为多个粒层，实现对数据信息的有效分类和分布，进而构建符合计算规格粒层，解决了大数据形式多样和分布广泛的问题。
最后，粒计算在大数据时代保证了信息的及时性、高效性。
在新形势下，人们对数据信息处理效率提出了更高的要求，而基于里计算的大数据处理能够在对信息进行粒化处理的同时，将实践要素和需求优先要素加入到计算规则中。
以百度搜索引擎为例，人们在进行信息检索时，根据需求信息的内容和关键字，与之关联性最强和时间最近的信息往往处于数据信息分类整合后的最上层，以此类推，最下层的是相似信息和时间较为久远的信息。
3 结束语
综上所述，信息时代背景下，针对大数据的特点和大数据处理中存在的问题，提出大数据问题的粒计算解决框架；分析了深度学习与粒计算的逻辑关系，提出深度学习本质上是多粒度计算，人们对大数据处理的效率和质量提出了更高的要求，传统数据处理技术已经不再适用，在这样的情况下，必须开发新技术。
基于粒计算的大数据处理能够有效的应对大数据处理中遇到的难题，具有较高的推广价值，对我国各行业健康发展也是极其有利。
参考文献
[1] 梁吉业，钱宇华，李德玉，胡清华.大数据挖掘的粒计算理论与方法[J].中国科学：信息科学，2015，45（11）：1355-1369.
[2] 姚富光，钟先信，周靖超.粒计算：一种大数据融合智能建模新方法[J].南京理工大学学报，2018，42（04）：503-510.
[3] 蔡琳.从人工智能的角度浅析基于云计算的电子信息技术在大数据处理与分析中的应用[J].电脑迷，2018（12）：137.
基于粒计算的大数据处理
刘 伟
（金航数码科技有限责任公司，北京 100028）
摘要：进入新世纪以后，现代化信息技术和多媒体的发展使得整个社会中的数据量急剧增长，这使得大数据处理技术开始得到广泛的重视和应用。
本文将结合现阶段大数据发展现状，对大数据处理中存在的局限性进行分析，在此基础上对基于粒计算的大数据处理进行探讨，希望可以为大数据处理技术的发展提供参考。
关键词：粒计算；大数据处理；数据信息doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.03.106
中图分类号：TP18 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）03-0133-01作者简介：
刘 伟，男，汉族，1985年生，河南省潢川县人，中级工程师，硕士研究生，平台架构师，主要研究方向为大数据技术、微服务、一体化综合管理等。