基于熵的粒度計算及其應(yīng)用研究.pdf

1、粒度計算是信息處理和人工智能研究領(lǐng)域新興起的一種研究方向，粒度計算在處理模糊的、不精確的、不完整的和海量的信息處理中發(fā)揮著重要的作用。隨著問題復(fù)雜化，問題求解系統(tǒng)也相應(yīng)變得復(fù)雜。但是很多問題不需要局限于具體對象的細節(jié)，于是用粒度計算的觀點來分析問題顯得尤為重要。
　　 粗糙集和模糊集是處理不確定性的數(shù)學(xué)理論。在信息論中，熵用來度量信息傳遞過程中信息的不確定性。本文主要研究基于Shannon熵、條件信息熵、互信息、粗集粗糙熵、模糊

2、集的關(guān)聯(lián)熵系數(shù)、粗糙模糊集的關(guān)聯(lián)熵系數(shù)來完成知識系統(tǒng)中粒度劃分的問題。
　　 本文主要做了如下工作：
　　 (1)給出了條件粗糙熵的新定義，并討論、證明了幾個重要的性質(zhì)，從而說明定義的合理性。
　　 (2)給出了基于條件粗糙熵的知識約簡算法(KRA-CRRK算法)。
　　 (3)給出了基于互信息得到?jīng)Q策規(guī)則的推理學(xué)習(xí)算法(ILA-MI算法)。
　　 (4)將模糊集和粗糙模糊集的關(guān)聯(lián)熵系數(shù)分別用在了