基于粗糙集理論的信息不確定性度量方法研究.pdf

1、粗糙集理論是信息不確定性度量研究的重要理論工具，其特點(diǎn)是能直接從給定問(wèn)題的描述集合出發(fā)，不需要先驗(yàn)知識(shí)和外界信息，通過(guò)知識(shí)對(duì)象的不可分辨關(guān)系給定問(wèn)題的近似域，找出該問(wèn)題中的內(nèi)在規(guī)律。
　　 盡管基于粗糙集的不確定性度量方法近來(lái)得到了較快的發(fā)展和應(yīng)用，但仍有一些問(wèn)題需要進(jìn)一步研究，如，不確定性度量方法的分類(lèi)、歸一化、應(yīng)用范圍等問(wèn)題。本文針對(duì)這一類(lèi)問(wèn)題開(kāi)展了如下研究：
　　 首先，對(duì)基于粗糙集理論的不確定性度量方法進(jìn)行了歸類(lèi)

2、和分析。在代數(shù)觀和信息觀的基礎(chǔ)上，增加了幾何觀的分類(lèi)方式，并對(duì)這幾類(lèi)方式的特性進(jìn)行了對(duì)比分析。
　　 其次，通過(guò)對(duì)隨機(jī)熵不確定率和全知熵不確定率的分析討論，發(fā)現(xiàn)當(dāng)知識(shí)系統(tǒng)的代數(shù)特征明顯或系統(tǒng)本身處于較確定的狀態(tài)時(shí)，這兩種度量方法都不能精確地反映系統(tǒng)的不確定性。于是，本文引入近似分類(lèi)質(zhì)量來(lái)衡量全知熵兩個(gè)組成部分的權(quán)重，提出一種新的不確定性度量方法。
　　 最后，將新的不確定性度量方法應(yīng)用到Skowron算法中，實(shí)現(xiàn)了Sko