什么是粒度计算？(granular computing?)

粒度计算是一种解决问题的方法，它将精确的信息与更一般的细节融合在一起。它着重于如何将不确定性和概率融入计算机。这种理论计算机科学方法最初设计于20世纪70年代，现已被纳入计算机编程和人工智能领域。模糊集原理是在20世纪60年代发展起来的，用于处理不确定性；模糊集和概率论都是粒计算中的典型应用。这种方法通常被称为粗糙集理论、数据压缩和机器学习。...

Data mining in a corporate network often involves granular computing.

作为一种组织问题解决和一般思维的方法，粒度计算以不同的方式建模。它通常用于对大型数据库中的数据进行聚类，有时还用于数据的抽象和泛化，以组织信息。这对于数据挖掘很重要，因为人们通常不会用具体而复杂的数字术语来思考信息。计算机可以分析语言来判断如何使用搜索词，所以粒度计算通常是获取搜索结果的一部分。

企业网络中的数据挖掘通常涉及粒度计算。互联网上的搜索引擎通常也能做到这一点。因此，通用搜索词可以让一个人访问一个网站，其中包含关于某个主题的更多详细信息。在典型的数据库中，信息根据许多变量被组织成不同的类、簇和子集。公司计算机程序可以使用这种分类数据的方法来组织大量信息；员工可以在最需要的时候获取信息。

人类通常不像计算机那样思考。文字被用来表示抽象的想法，常常使细节变得不那么精确。用单词和短语代替复杂的想法通常是必要的；例如，大脑通常不会计算精确的速度或距离等细节。连接到计算机的传感器可以做到这一点。大脑可以判断某物的味道或感觉是否良好，但通常无法计算大量的东西，除非这些信息已经可用。

因此，粒度计算有助于使计算机的工作更像是人脑中的思维过程。其中通常有数字、计算机语言元素和概率约束。最终的结果是一个计算机程序，可以解释人们如何与计算机接口进行通信。经过多年的理论计算机科学研究，这一概念已应用于许多公司、医疗和安全计算机系统，也可应用于互联网。

发表于 2021-12-13 17:05
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分类：互联网

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