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在序信息系统中引入了知识粗糙熵和粗集粗糙熵的概念,得到了它们的有关性质,并证明了二者都随着知识确定程度的增强而单调下降的结论,从而给出了序信息系统的信息解释。进一步通过讨论它们之间的联系说明了粗集的粗糙熵可以更精确地度量粗集地粗糙程度。这些结论为序信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础。 相似文献
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熵理论是信息系统中不确定性研究的有效工具之一。首先给出了集值信息系统的拟序关系,在此基础上引入了粗糙熵,讨论了粗糙熵的最大、最小值,并证明了粗糙熵的单调性。 相似文献
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优势关系下序信息系统的信息量与粗糙熵 总被引:2,自引:0,他引:2
桂现才 《计算机工程与设计》2008,29(24)
在基于优势关系的序信息系统中引入了知识的信息量和知识粒度的概念,得到了它们的若干性质和定理.证明了在知识约筒过程中,信息量的变化趋势是递减的.考虑到导致粗集粗糙性的原因,将粗糙度和信息量结合起来,提出了一种新的粗集粗糙熵来刻画粗糙集的粗糙性,得到了粗糙集的粗糙熵随着序信息系统约简的变细而单调减少的结论,该结论为序信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础. 相似文献
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一种基于粗糙熵的知识约简算法 总被引:7,自引:1,他引:7
李鸿 《计算机工程与应用》2005,41(14):78-80,148
描述了知识的粗糙性,提出了知识的粗糙熵概念,建立了信息系统中知识与粗糙熵之间的关系,并通过知识的粗糙熵对属性的重要性进行了定义。在此基础上,提出了基于粗糙熵的知识约简算法,该算法的时间复杂性为O(|R|3|U|2)。通过例子分析,表明该算法是有效的。 相似文献
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熵理论是信息系统中不确定性研究的有效工具之一。首先给出了集值信息系统的相容关系,在此基础上引入了粗糙熵。讨论了粗糙熵的最大、最小值,并证明了粗糙熵的单调性。 相似文献
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史进玲 《数字社区&智能家居》2012,(8X):5872-5874
在信息系统中,研究了知识的粗糙性,定义了一种粗糙熵度量方法,并证明了知识的粗糙熵随着划分的增大而单调增加的结论,给出了属性的重要性度量方法,在此基础上提出了一种基于粗糙熵的启发式属性约简算法。实例验证表明,该算法能有效地从信息系统中获取最优属性约简。 相似文献
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不确定性度量是粗糙集理论研究的重要内容之一。分析了目前粗糙集不确定性度量主要方法的不足,给出了基于边界域的粗糙集粗糙边界熵的定义。证明了这种粗糙边界熵随着知识粒度的减小而单调减小,而且当负域的知识颗粒被细分时,粗糙边界熵不变。给出了粗糙边界熵的两条性质。 相似文献
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针对不完备信息系统中各种自反二元关系形成了对系统的覆盖而非划分的情况,提出利用对象的邻域来定义粗糙熵和粒度度量以衡量系统的不确定性,证明了以上不确定性度量同完备信息系统的不确定性度量是一致的.同时在覆盖可约简的情况下,定义了覆盖约简对系统的粗糙熵和粒度度量,研究结果表明在系统分类最细或最粗时,覆盖约简的不确定性和知识的不确定性是等价的. 相似文献
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基于优势关系下不协调目标信息系统的知识约简 总被引:12,自引:3,他引:12
在基于优势关系下不协调目标信息系统中引入了分配约简和近似约简的概念,并讨论了它们二者之间的关系,进一步给出了知识约简的判定定理和辨识矩阵,从而提供了在优势关系下不协调目标信息系统知识约简的具体操作方法。 相似文献
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分析几种已有的针对不完备信息系统的粗集拓展模型基础上,提出了一种基于信息增益的粗集拓展模型.在对各属性重要性排序的前提下,对不完备信息系统进行进一步的粗集模型拓展,通过实例说明该模型更符合人的主观要求和客观现实. 相似文献
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基于覆盖的粗糙模糊集的粗糙熵 总被引:2,自引:0,他引:2
覆盖约简是研究覆盖去冗余问题的一种有效方法。本文在基于最简覆盖的粗糙集模型的基础上,将粗糙度和粗糙熵的概念引入基于最简覆盖的粗糙模糊集,用来度量其不确定性程度;讨论了它们的一些性质,并通过实例说明粗糙熵比粗糙度更能精确地反映基于最简覆盖的粗糙模糊集的不确定性程度。 相似文献
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基于笛卡尔积,确立双直积论域覆盖空间,并研究其中的粗糙熵与知识粒度.首先,将双论域近似空间诱导出两个单论域覆盖空间,构建双直积论域覆盖空间.将双论域粗糙熵与知识粒度定位于一个单论域覆盖空间.通过结构模拟与粒替换,确定对称单论域覆盖空间与双直积论域覆盖空间的粗糙熵与知识粒度.对于三套双度量,得到相关的双量和、上下确界、粒化单调性及三支线性组合性.最后,通过数据模拟与仿真实验验证度量构建与理论性质的有效性. 相似文献
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Rough set theory is a relatively new mathematical tool for use in computer applications in circumstances that are characterized by vagueness and uncertainty. Rough set theory uses a table called an information system, and knowledge is defined as classifications of an information system. In this paper, we introduce the concepts of information entropy, rough entropy, knowledge granulation and granularity measure in incomplete information systems, their important properties are given, and the relationships among these concepts are established. The relationship between the information entropy E(A) and the knowledge granulation GK(A) of knowledge A can be expressed as E(A)+GK(A) = 1, the relationship between the granularity measure G(A) and the rough entropy E r(A) of knowledge A can be expressed as G(A)+E r(A) = log2|U|. The conclusions in Liang and Shi (2004) are special instances in this paper. Furthermore, two inequalities ? log2 GK(A) ≤ G(A) and E r(A) ≤ log2(|U|(1 ? E(A))) about the measures GK, G, E and E r are obtained. These results will be very helpful for understanding the essence of uncertainty measurement, the significance of an attribute, constructing the heuristic function in a heuristic reduct algorithm and measuring the quality of a decision rule in incomplete information systems. 相似文献