计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (7): 171-173.

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基于知识含量的粗糙集不确定性度量

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(60364001),山东省自然科学基金(Y2004A04).

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中一项重要的数值特征,而Z.Pawlak提出的粗糙集的不确定性度量,即传统的近似精度与粗糙度具有局限性。考虑导致粗集粗糙性的原因,将传统的粗糙度与知识的含量测度结合起来,提出了一种新的粗糙集不确定性的度量方法,讨论了这一度量的特性,通过实例说明这一新的度量方法的合理性及计算的简便性。

关键词: 粗糙集 不确定性 知识含量测度 近似精度 粗糙度

Abstract: The measure of uncertainty is an important numerical characterization in rough sets theory. The measure of uncertainty proposed by Z. Pawlak has its limitations. Considering the causes of uncertainty in rough sets, we propose a new uncertainty measure by

Key words: Rough sets, Uncertainty, Knowledge capacity measure, Accuracy, Roughness

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