當雲計算、霧計算、霾計算等一系列概念在科技圈風生水起之時， 你是否聽過粒計算呢？其實粒計算比雲計算的概念出現得更早。 在1997年時， 美國一大學教授首次在論文中提出了粒計算， 國外諸多學者也對它進行了研究， 提出了許多有關粒計算的理論、方法和模型。 今天海航雲就為大家分享一下粒計算的相關內容。
什麼是粒計算？
在說明粒計算之前， 我們先分清什麼是粒。 人類在處理大量複雜資訊時， 由於人類認知能力有限， 往往會把大量複雜資訊按其各自特徵和性能將其劃分為若干較為簡單的塊， 每個被分出來的塊就被看成是一個粒。 實際上， 粒就是指一些個體通過不分明關係、相似關係、鄰近關係或功能關係等所形成的塊。 這種處理資訊的過程， 稱資訊粒化。 如商場的貨物多種多樣， 如果不按某種方式擺放就很難進行有效管理，
粒計算是一個含義廣泛的術語， 覆蓋了所有有關粒的理論、方法學、技術和工具的研究， 並認為粒計算是模糊資訊粒化、Rough集理論和區間計算的超集合， 是粒數學的子集。 粒計算是在問題求解中使用粒子， 構建資訊粒化， 將一類物件基於不可分辨關係、相似性等特徵劃分為一系列粒。
粒計算模型分為兩大類：一類以處理不確定性為主要目標， 如以模糊處理為基礎的計算模型， 以粗糙集為基礎的模型， 側重於計算物件的不確定性處理。
粒計算與“雲大物移”
時下最熱門的雲計算是一種計算資源，
雲計算提供的服務是個性化的， 是多細微性和可變細微性的,提供的是細細微性服務。 在雲計算中， 為了保證計算和存儲等操作的完整性， 在實現上要考慮很多大規模分散式運算機集群進行海量資料處理時容錯處理問題， 在出現部分失效的情況下計算任務仍然能夠正確執行， 這時粒計算就會發揮作用。
粒計算本身就可以處理大量具有不確定性的資料， 當海量資料中摻雜著無用甚至是錯誤的資料， 在粒計算的處理下， 依然能夠得到最佳的正確結果，
而當人工智慧掌握“粒計算”， 就會像顯微鏡一樣， 能分析海量資訊， 這將對科學界和人類社會都產生深遠影響。 當大資料遇到了粒計算， 可以對大資料所表示的領域資訊進行細微性分析， 確定可能的細微性層次數目、各層次上資訊粒的語義以及根據領域知識能夠斷言的資訊粒之間的相關關係， 這些細微性分析結果及其品質可直接影響後續的大資料處理的準確性和效率。
看完以上的文字， 想必你對粒計算已經有了初步的瞭解， 今天的海航雲知道就分享到這裡， 各位讀者下次見。
內容參考：
http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri:(12236e93f364fe81e47d0d83c32cf58b)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3D%E7%B2%92%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%A6%82%E8%BF%B0&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=2019923879358541094
http://news.cnw.com.cn/index/index/detail/id/29864.html