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粗集理论中知识的粗糙性研究
被引:10
作者
:
郑芳
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
安徽农业大学计算机科学技术系
郑芳
吴云志
论文数:
0
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0
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0
机构:
安徽农业大学计算机科学技术系
吴云志
杭小树
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0
机构:
安徽农业大学计算机科学技术系
杭小树
不详
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0
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0
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0
机构:
安徽农业大学计算机科学技术系
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
来源
:
计算机工程与应用
|
2002年
/ 04期
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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页码:98 / 101
页数:4
相关论文
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].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
苗夺谦
;
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
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
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