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粗糙集的不确定性度量准则
  • 期刊名称:模式识别与人工智能
  • 时间:0
  • 页码:606-615
  • 语言:中文
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆400065, [2]西安电子科技大学电子工程学院,西安710071
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.60573068,60773113)、重庆市自然科学基金重点项目(No.2008BA2017)和重庆市杰出青年科学基金项目(No.2008BA2041)资助
  • 相关项目:数据驱动的自主式知识获取理论与方法研究
作者: 胡军|王国胤|
中文摘要:

针对现有粗糙集不确定性度量中有些定义在某种情况下并不合理,给出粗糙集不确定性度量的基本准则,证明除二次模糊度外其它几种不确定性度量都是满足基本准则的不确定性度量.由于满足基本准则的不确定性度量仍然可能存在不足,文中对基本准则中的单调性进行进一步限制,提出不确定性度量的扩展准则,并证明模糊熵和修正模糊度是满足扩展准则的不确定性度量,而粗糙度、粗糙熵和线性模糊度都不满足扩展准则.这些结论为已有的不确定性度量的合理性(或不合理性)提供理论说明,也为设计新的不确定性度量方法提供依据.

英文摘要:

Since some uncertainty measures of rough sets are unreasonable under some circumstances, a basic rule set of uncertainty measure of rough set is proposed from the perspective of intuition. All the uncertainty measures except the quadratic fuzziness satisfy the basic rule set. The uncertainty measures satisfying the basic rule set still have unreasonability, and thus an extended rule set is further developed. The fuzzy entropy and revised fuzziness are the uncertainty measures satisfying the extended rule set, while the roughness, rough entropy and linear fuzziness are not. The results provide theoretical basis of the reasonability or unreasonability for the existing uncertainty measures, and it is a foundation for designing new uncertainty measures.

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