粗集理论中知识的粗糙性研究

被引:10
作者
郑芳
吴云志
杭小树
不详
机构
[1] 安徽农业大学计算机科学技术系
[2] 安徽农业大学计算机科学技术系 合肥
[3] 合肥
关键词
粗集; 粗糙熵; 近似空间; 信息系统;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
粗集理论是处理知识不精确和不完善的一种归纳学习方法,其基本思想是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则。熵作为对不确定性的一种度量,可用于描述近似空间(U,R)中对象的分类情况。在文中,知识的粗糙性定义为近似空间中的粗糙熵,近似空间上基于等价关系的划分过程是其粗糙熵不断减小的过程。同时讨论了信息系统中的若干粗糙熵性质。
引用
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共 2 条
[1]   粗糙集理论中知识粗糙性与信息熵关系的讨论 [J].
苗夺谦 ;
王珏 .
模式识别与人工智能, 1998, 11 (01) :34-40
[2]  
粗集理论及其应用[M]. 重庆大学出版社 , 曾黄麟编著, 1996