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《不同知识粒度下粗糙集的不确定性研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第31卷第9期计算机学报Vol.31No.92008年9月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSSept.2008不同知识粒度下粗糙集的不确定性研究1),2)1),2)王国胤张清华1)(西南交通大学信息科学与技术学院成都610031)2)(重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065)摘要粗糙集的不确定性度量方法,目前主要包括粗糙集的粗糙度、粗糙熵、模糊度和模糊熵.在不同知识粒度下,从属性的角度,给出了分层递阶的知识空间链,发现在分层递阶的知识粒度下部分文献中定义的粗糙集的粗糙熵和模糊度随知识粒度的变化规律不一定符
2、合人们的认识规律.从信息熵的角度提出了一种粗糙集不确定性的模糊度度量方法,证明了这种模糊度随知识粒度的减小而单调递减,弥补了现有粗糙熵和模糊度度量粗糙集不确定性的不足.最后,分析了在不同知识粒度下粗糙度和模糊度的变化关系.关键词粗糙度;粗糙熵;模糊度;知识粒度;商空间中图法分类号TP18UncertaintyofRoughSetsinDifferentKnowledgeGranularities1),2)1),2)WANGGuo2YinZHANGQing2Hua1)(SchoolofInformationScience&Techno
3、logy,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu610031)2)(InstituteofComputerScience&Technology,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065)AbstractRougness,roughentropy,fuzziness,andfuzzyentropyaremajormethodsformeasur2ingtheuncertaintyofroughsets.Indiffer
4、entknowledgegranularitylevels,ahierarchicalknowl2edgespacechainisproposedbasedontheattributesininformationsystems.Someregularitiesofthechangingofroughentropyandfuzzinessofaroughsetwiththeknowledgegranularityarefoundtobeinconsistentwithhumancognition.Anewmethodformeasur
5、ingthefuzzinessofroughsetsisproposedbasedoninformationentropy.Thefuzzinessmeasuredbythenewmethodismonotonouslydecreasingwiththerefiningofknowledgegranularityinapporiximationspaces.Itovercomestheproblemofroughnessandroughentropy.Finally,therelationsofthechangingofroughn
6、essandfuzzinessareanalyzedindifferentknowledgegranularities.Keywordsroughness;roughentropy;fuzziness;knowledgegranularity;quotientspace[2]涵的知识和规律,是一个重要的研究课题.Zadeh[3]1引言在1965年提出的模糊集(Fuzzysets)理论,Pawlak在1982年提出的粗糙集(Roughsets)理[4][5]进入21世纪以来,不确定性问题的研究工作受论和张钹、张铃在1990年提出的商空
7、间理论是[1]到越来越多的关注.如何对不确定性信息和数据粒计算(granularcomputing)的三大基础数学理论,进行更加有效的处理,从而发现不确定性信息中蕴是处理不确定性问题的有效方法,已广泛应用于模收稿日期:2008207214.本课题得到国家自然科学基金(60573068,60773113)、重庆市教委科学技术研究项目(KJ060517)和重庆市自然科学基金重点项目(2008BA2017)资助.王国胤,男,1970年生,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为粗糙集理论、粒计算、数据挖掘、知识技术等.E2mail:wang
8、gy@cqupt.edu.cn.张清华,男,1974年生,博士研究生,主要研究方向为智能信息处理、粒计算等.9期王国胤等:不同知识粒度下粗糙集的不确定性研究1589式识别、知识发现、问题求解以及不确定推理等领信息系统的不确定性,并讨论
