中国人民大学信息学院邀请Witold Pedrycz老师作了一场题为“Granular Computing: Fundamentals and Selected Design Developments(基本面和选定的设计发展)”的讲座,信息产业是21世纪的朝阳产业,也是21世纪我国国民经济的支柱产业。信息产业需要计算机科学与技术、信息系统与信息管理、数学基础与理论等各方面的专业人才和复合人才。中国人民大学信息学院正是培养信息领域高素质专业人才的基地。讲座的主要内容是:
在众多的现实问题,包括广泛的建模任务,我们正面临着数据和专家知识的当地现有的分布式来源的多样化,有哪一个具有互动,协调和形成的全球性和用户导向的模式考虑系统,以及评估其质量。虽然计算智能(CI)的技术已经玩这方面至关重要的作用,仍然有一些挑战,这些问题的本质体现。
谨慎应对这些挑战,在这次谈话中,我们介绍了信息粒拥抱正式构建过多,如间隔(套),模糊集,粗糙集等的概念,我们强调更高类型和高阶信息粒的出现在粒状模型的分析和综合。这成为中央对所有调查的根本问题是关注的信息粒的形成。我们详细阐述合理粒度的原则,并讨论其作为一个关键的设计有利于车辆的实现提供实验证据(可以是数字或颗粒)的基础上的信息颗粒的建设中的作用。
我们对一些颗粒状车型概念和设计问题阐述。特别是,它证明了颗粒车型CI铅现有的数字模型,其实质增强系统的基础上发展起来的,并导致其性能评价有趣和途径全面。受调查两种常用的方法是用颗粒形成的参数空间和精细的输出空间相关联。模型的质量的建议的评估包括两个通用的标准,即实验数据的覆盖准则和特异性标准。它表明信息颗粒的层次结构引起粒状模型都更高类型和高阶的。
在详细的调查主要集中在包括基于规则的模型和深度学习的架构建立自动编码器选择的问题。