文献综述
（一）课题研究的现状及发展趋势
Zadeh于1997年首次提出了粒计算（granular computing）这一概念，他认为构成人类认知的基础有三个概念：粒化、组织以及因果关系。目前的粒计算模型主要有Zadeh提出的模糊集理论模型、Pawlak提出的粗糙集（Rough）理论模型以及张铃和张钹提出的商空间理论模型。针对这些模型的不足，学者们纷纷在此基础上提出构建新的模型，比如Qian、Liang等人提出了“多粒度粗糙集模型”，Miao等人提出了“层次粗糙集模型”，张铃和张钹在2003年提出了模糊商空间理论。这些后续提出的理论不断为粒计算理论注入新的活力，而且也在数据挖掘中取得了显著成果。
自从粒计算这一概念提出以来，同时伴随着大量相关学术论文和研究成果的诞生，国际上便组成了专业的学术研究机构以对其做深入研究。国内起步较晚，2001年国内首次召开“中国粗糙集与软计算学术会议”，会议上对大量研究成果进行了分享交流。从2007年开始我国每年举办“中国粒计算学术会议”。此后十余年我国在粒计算领域取得了显著的进展。如今，粒计算已经被广泛运用于社会的各个学科，可以用来数据挖掘、图像处理、复杂问题的求解等等，但是粒计算依旧存在广阔的发展空间，也存在不少问题寇待解决。
（二）本课题研究的意义和价值
在大数据时代，我们想要提取的数据往往包含了大量的信息冗余。如何更有效地获得有效信息也是研究人员需要攻克的难题之一，而数据挖掘里的聚类算法往往会是一个比较有效的突破口。而粒计算在图像处理、人工智能方面有很大的发展应用空间，如今粒计算与传统聚类算法的几何是提高算法性能的重要环节，也是当前的研究热点。同时，大量的图像数据对存储以及传输带来了巨大的压力，如果能够在保证有效信息的前提下进行图像压缩，去除冗余的数据，可以极大地改善数据存储传输的效率。
（三）主要参考文献
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