粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法.它模拟人类思考模式,以粒为基本计算单位,以处理大规模复杂数据和信息等建立有效的计算模型为目标.针对具有多粒度标记的不完备序信息系统的知识获取问题,首先介绍了不完备多粒度序信息系统的概念,并在不完备多粒度序信息系统中定义了优势关系,同时给出了由优势关系导出的优势类,并进一步定义了基于优势关系的集合的序下近似与序上近似的概念,并讨论了它们性质.

在粒计算看来,一个粒是由多个比较小的颗粒组成更大的一个单元.在许多场合下,由于不同尺度对数据集分割而得到不同层次的信息粒度,这些不同的信息粒度可以用不同的标记块来区分.首先介绍了用一个满射来定义标记块的概念,接着在标记块的基础上给出了多标记粒度结构.针对多标记粒度结构,先给出了完备信息系统中粒度信息变换函数,接着在多标记不完备信息系统中重新定义了粒度信息变换函数.由粒度信息变换函数,可以在多标记不完备信息系统中得到信息粒度的一个层次结构.在每一个层次中,利用非对称相似关系定义相似类,进而定义集合