基于近似精度和条件信息熵的粗糙集不确定性度量方法

被引：9

作者：

王向阳

蔡念

杨杰

刘小军

机构：

[1] 上海交通大学图像处理与模式识别研究所

[2] 上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海

来源：

上海交通大学学报 | 2006年 / 07期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

粗糙集理论; 不确定性; 信息熵; 粗糙熵;

D O I：

10.16183/j.cnki.jsjtu.2006.07.014

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

基于粗糙集理论的基本不确定性度量方法能够度量知识的不确定大小,却不能区分集合粒度划分大小,利用知识的信息熵,并结合粗糙集精度,定义了一种粗糙熵,用于度量粗糙集中的不确定性.证明了该粗糙熵随着划分粒度的变小而单调增加的性质.新的粗糙熵不仅能度量粗糙集的不确定区域大小而且可以度量划分的大小.算例证明了该方法的有效性.

引用

页码：1130 / 1134

页数：5

共 5 条

[1] 信息熵在粗糙集理论中的应用 [J].