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基于特征确定性的目标跟踪算法 被引量：5
1
作者 李志国 顾鑫 +2 位作者 祝树生 王小辉 刘百奇 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期576-579,共4页
利用粒子空间分布和粒子观测概率信息定义了一种目标特征的确定性度量方法,将该度量应用到传统的多特征融合跟踪算法中,实现了目标特征加权值的自适应调整,使得不同场景及外部干扰条件下各种目标特征信息对跟踪结果的贡献达到最优。试... 利用粒子空间分布和粒子观测概率信息定义了一种目标特征的确定性度量方法,将该度量应用到传统的多特征融合跟踪算法中,实现了目标特征加权值的自适应调整,使得不同场景及外部干扰条件下各种目标特征信息对跟踪结果的贡献达到最优。试验表明,基于确定性度量的跟踪算法较传统的单一特征跟踪及固定加权值的多特征融合跟踪算法有着更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 确定性度量 粒子滤波 目标跟踪
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变精度粗集模型中变精度值的估计 被引量：3
2
作者 程玉胜 张佑生 胡学钢 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期122-125,共4页
变精度粗集模型是一种有参数的粗集扩充模型.目前,基于变精度粗集模型知识约简和学习的各种算法中,参数β值都是作为领域的先验知识而被直接引入.而β值不同,约简的结果一般也不同,因此有必要寻求一种方法,实现从原始数据集本身出发完... 变精度粗集模型是一种有参数的粗集扩充模型.目前,基于变精度粗集模型知识约简和学习的各种算法中,参数β值都是作为领域的先验知识而被直接引入.而β值不同,约简的结果一般也不同,因此有必要寻求一种方法,实现从原始数据集本身出发完成对β值的估计和选择,从而摆脱β先验知识对结果的影响.结合决策表确定性度量和决策表相对辨识性方法,分别研究了β值的估计和选择以及参数β值对约简结果的影响.通过实例进行了分析,结果表明在利用变精度粗集模型提高系统容错度时,β值选择是必要的. 展开更多
关键词 变精度粗集模型 知识约简 决策表 确定性度量
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基于不确定性度量的多特征融合跟踪 被引量：50
3
作者 顾鑫 王海涛 +3 位作者 汪凌峰 王颖 陈如冰 潘春洪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期550-559,共10页
提出了一种新的基于特征不确定性度量的多特征融合跟踪算法.首先,针对粒子滤波跟踪算法中特征鉴别能力较弱且粒子分布相对分散时容易造成目标丢失的事实,本文定义了一种新的特征不确定度量方法,该度量可以在线调整不同类型特征对跟踪结... 提出了一种新的基于特征不确定性度量的多特征融合跟踪算法.首先,针对粒子滤波跟踪算法中特征鉴别能力较弱且粒子分布相对分散时容易造成目标丢失的事实,本文定义了一种新的特征不确定度量方法,该度量可以在线调整不同类型特征对跟踪结果的贡献.同时,针对乘性和加性特征融合跟踪算法方法中存在的缺陷,提出了一种自适应的多特征融合方法,融合的结果既突出了状态后验分布中目标真实状态对应的峰值,又对噪声不敏感,从而提高了目标跟踪的鲁棒性.各种场景下的实验结果比较表明:新的融合跟踪算法比单特征跟踪、乘性融合跟踪和加性融合跟踪有着更好的稳定性和鲁棒性. 展开更多
关键词 目标跟踪 不确定性度量 粒子滤波 多特征融合
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基于边界域和知识粒度的粗糙集不确定性度量 被引量：28
4
作者 黄国顺 文翰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期983-989,共7页
为了克服现有作积形式不确定性度量方法的缺陷,基于边界域提出一种用改进粗糙度和知识粒度求和形式的粗糙不确定性度量公式.与现有方法相比,它同时考虑了由边界域和知识粗糙性产生的不确定性,从理论上证明了集成后的不确定性度量值确实... 为了克服现有作积形式不确定性度量方法的缺陷,基于边界域提出一种用改进粗糙度和知识粒度求和形式的粗糙不确定性度量公式.与现有方法相比,它同时考虑了由边界域和知识粗糙性产生的不确定性,从理论上证明了集成后的不确定性度量值确实比单个影响因素产生的不确定性度量值大,是一种更加合理的不确定性度量方法.将该方法推广到基于严凸函数知识粒度情形,得到一类度量粗糙集不确定性度量方法,并研究了随划分变细时,粗糙度、改进粗糙度与所提出方法之间的关系.最后设计了一组算例对它们进行比较,比较结果表明,所提出的方法对划分变细更加敏感. 展开更多
关键词 不确定性度量 边界域 粗糙度 知识粒度
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基于邻域组合测度的属性约简方法 被引量：20
5
作者 何松华 康婵娟 +1 位作者 鲁敏 滕书华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1225-1230,共6页
属性约简是机器学习和知识发现的研究热点,而属性重要性度量则是构建属性约简算法的关键环节.针对不完备的混合型信息系统,在邻域关系下定义了一种新的属性集成重要性度量—–邻域组合测度,并据此提出一种基于邻域组合测度的属性约简(NC... 属性约简是机器学习和知识发现的研究热点,而属性重要性度量则是构建属性约简算法的关键环节.针对不完备的混合型信息系统,在邻域关系下定义了一种新的属性集成重要性度量—–邻域组合测度,并据此提出一种基于邻域组合测度的属性约简(NCMAR)算法.通过多个UCI数据集上的实验表明,NCMAR算法不仅能够直接处理符号和数值属性共存的混合信息系统,而且适用于不完备信息系统,在获得较小约简结果的同时,能够保证较高的分类精度. 展开更多
关键词 粗糙集 属性约简 不确定性度量 不完备信息系统 混合数据
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基于边界域的知识粗糙熵与粗集粗糙熵 被引量：16
6
作者 程玉胜 张佑生 胡学钢 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期2008-2011,共4页
传统的知识粗糙熵表征了知识整体的统计特征,是总体的平均不确定性的量度,知识和粗集的不确定性值被放大。从Pawlak拓扑的角度,给出了一种基于边界域的知识粗糙熵新定义,并修正了粗集粗糙熵的定义,集合的不确定性可以通过边界域来描述,... 传统的知识粗糙熵表征了知识整体的统计特征,是总体的平均不确定性的量度,知识和粗集的不确定性值被放大。从Pawlak拓扑的角度,给出了一种基于边界域的知识粗糙熵新定义,并修正了粗集粗糙熵的定义,集合的不确定性可以通过边界域来描述,能更精确的度量知识不确定性;证明了知识粗糙熵和修正后的粗集粗糙熵都随着信息粒度的变小而单调减少等重要结论。最后,通过弹簧振子系统定性仿真例子,结合定性推理技术,构造属性约简的启发式算法,消去定性描述中的冗余,获得了其系统的定性微分方程,说明了粗集理论在定性推理与定性仿真技术中的重要应用价值。 展开更多
关键词 粗集理论 粗糙熵 不确定性度量 边界域 定性推理 定性仿真
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基于高斯过程建模的物联网数据不确定性度量与预测 被引量：16
7
作者 苑进 胡敏 +3 位作者 Kesheng Wang 刘雪美 侯加林 米庆华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期265-272,共8页
物联网已经成为农业大数据最重要的数据源之一,自动观测数据的质量控制对农业生产分析以及基础科研数据应用非常重要。针对农业物联网观测的一类非平稳时间序列数据中的数据缺失、野值剔除、感知故障预警和长时间预测等问题,采用光滑弱... 物联网已经成为农业大数据最重要的数据源之一,自动观测数据的质量控制对农业生产分析以及基础科研数据应用非常重要。针对农业物联网观测的一类非平稳时间序列数据中的数据缺失、野值剔除、感知故障预警和长时间预测等问题,采用光滑弱假设高斯先验,构建了基于高斯过程的自回归模型表征的动态系统,并通过样本集学习,形成能考虑噪声干扰的传感变化规律建模,并可提供预测误差带用于预测数据的不确定性度量。针对原始数据的缺失和野值问题,采用基于高斯过程的短期预测,可补齐缺失数据,利用其不确定性度量可甄别数据野值,进行野值剔除与替换,并在此基础上判断感知故障;给出了基于输入数据不确定性传播的多步迭代预测方法,使长期预测仍可以跟踪农业数据的动态轨迹,并可为其预测值提供不确定性度量;将温室采集的真实传感数据用于分析试验,验证了高斯过程用于服务器端的农业时间序列数据采集质量控制的可行性。 展开更多
关键词 物联网 非平稳时间序列 高斯过程 不确定性度量 野值剔除 预测
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区域尺度杉木生物量估计的不确定性度量 被引量：16
8
作者 傅煜 雷渊才 曾伟生 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期79-86,共8页
基于系统抽样体系江西省固定样地连续观测数据,以杉木立木生物量为估测对象,采用异速生长模型建立杉木单木地上生物量和各组分生物量估测模型,结合抽样理论和泰勒级数原理,以均方根误差为不确定性度量指标,分别测算由抽样误差和模型估... 基于系统抽样体系江西省固定样地连续观测数据,以杉木立木生物量为估测对象,采用异速生长模型建立杉木单木地上生物量和各组分生物量估测模型,结合抽样理论和泰勒级数原理,以均方根误差为不确定性度量指标,分别测算由抽样误差和模型估测误差引起的生物量估计不确定性。结果显示:2009年江西省杉木地上生物量为19.34 t·hm-2,不确定性为0.92 t·hm-2,树干、树皮、树枝和树叶生物量分别为11.87,1.95,3.15,2.62 t·hm-2,其中地上总生物量和各组分(树干、树皮、树枝和树叶)生物量估计中模型不确定性分别占估计量的2.48%,3.67%,3.43%,7.27%和6.33%。胸径对树枝、树叶的解释能力低于树干和树皮,抽样误差对生物量估计准确度的影响明显大于模型估测误差。研究方法适用于基于森林资源连续清查数据的生物量和碳储量估测。 展开更多
关键词 杉木 生物量 抽样误差 模型估测误差 不确定性度量
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基于优势关系粗糙集的自主式学习模型 被引量：13
9
作者 邓维斌 王国胤 胡峰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2408-2418,共11页
为了增强对不一致有序信息系统的处理能力,变精度优势关系粗糙集通过引入变精度阈值增加了对不一致信息的适应性,其分类性能受变精度阈值大小的影响.然而,变精度阈值往往依赖于领域先验知识或通过反复尝试确定,极大地影响了算法的实用性... 为了增强对不一致有序信息系统的处理能力,变精度优势关系粗糙集通过引入变精度阈值增加了对不一致信息的适应性,其分类性能受变精度阈值大小的影响.然而,变精度阈值往往依赖于领域先验知识或通过反复尝试确定,极大地影响了算法的实用性.针对优势关系下如何进行信息系统知识获取这一自主控制难题,在分析了变精度优势关系粗糙集所存在问题的基础上,首先定义了优势关系信息系统中决策表的整体确定性、最大整体确定性、整体不确定性、最小整体不确定性等度量准则,进而提出了对各决策类集的最大确定性进行度量的准则和算法.在此基础上,提出了将各决策类集的最大确定性作为该决策类集的变精度阈值进行知识获取的自主式学习模型.该模型不仅避免了知识获取过程中对先验知识的依赖,也增强了对处理不一致信息系统的适应性.通过与现有算法的仿真实验对比分析,发现该自主式学习方法对处理具有较高不一致性的有序信息系统具有比较突出的优势. 展开更多
关键词 优势关系粗糙集 自主式学习 不确定性度量 知识获取 机器学习
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单木生物量模型估计区域尺度生物量的不确定性 被引量：13
10
作者 傅煜 雷渊才 曾伟生 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第23期7738-7747,共10页
采用系统抽样体系江西省固定样地杉木连续观测数据和生物量数据,通过Monte Carlo法反复模拟由单木生物量模型推算区域尺度地上生物量的过程,估计了江西省杉木地上总生物量。基于不同水平建模样本量n及不同决定系数R^2的设计,分别研究了... 采用系统抽样体系江西省固定样地杉木连续观测数据和生物量数据,通过Monte Carlo法反复模拟由单木生物量模型推算区域尺度地上生物量的过程,估计了江西省杉木地上总生物量。基于不同水平建模样本量n及不同决定系数R^2的设计,分别研究了单木生物量模型参数变异性及模型残差变异性对区域尺度生物量估计不确定性的影响。研究结果表明:2009年江西省杉木地上生物量估计值为(19.84±1.27)t/hm^2,不确定性占生物量估计值约6.41%。生物量估计值和不确定性值达到平稳状态所需的运算时间随建模样本量及决定系数R^2的增大而减小;相对于模型参数变异性,残差变异性对不确定性的影响更小。 展开更多
关键词 杉木生物量 MONTE Carlo模拟法 模型不确定性度量 模型参数变异性 模型残差变异性
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邻域系统的不确定性度量方法 被引量：12
11
作者 唐朝辉 陈玉明 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期691-695,共5页
针对离散型数据系统的不确定性度量方法难以有效解决邻域系统不确定性度量的问题,引入邻域粗糙集模型,提出邻域精确度、邻域知识粒度和基于邻域知识粒度的近似精度等邻域系统不确定性度量方法,进一步从理论上证明其有效性.实验结果表明... 针对离散型数据系统的不确定性度量方法难以有效解决邻域系统不确定性度量的问题,引入邻域粗糙集模型,提出邻域精确度、邻域知识粒度和基于邻域知识粒度的近似精度等邻域系统不确定性度量方法,进一步从理论上证明其有效性.实验结果表明,基于邻域知识粒度的近似精度具有更严格的单调性,优于邻域近似精度的邻域系统对不确定性度量的效果. 展开更多
关键词 不确定性度量 邻域系统 粗糙集 知识粒度
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基于条件信息熵的区间集决策信息表不确定性度量 被引量：12
12
作者 张倚萌 贾修一 唐振民 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期393-401,共9页
该文研究区间集决策信息表中基于信息熵的不确定性度量。针对区间集决策信息表,该文提出一个δ-区间相似关系来描述对象之间的关系。将Pawlak粗糙集模型的近似精度和近似粗糙度等不确定性度量概念,扩展到区间集决策信息表中。通过分析... 该文研究区间集决策信息表中基于信息熵的不确定性度量。针对区间集决策信息表,该文提出一个δ-区间相似关系来描述对象之间的关系。将Pawlak粗糙集模型的近似精度和近似粗糙度等不确定性度量概念,扩展到区间集决策信息表中。通过分析扩展的δ-区间近似粗糙度和δ-区间近似精度,可以发现这两种度量对粒度结构的变化并不敏感。结合条件信息熵,该文提出了一种δ-区间决策条件熵来度量区间集决策信息表的不确定性。对δ-区间近似粗糙度,δ-区间近似精度和δ-区间决策条件熵相关性质进行了分析和证明。通过实例验证了δ-区间决策条件熵能够有效、准确地度量区间集决策信息表的不确定性。 展开更多
关键词 粗糙集理论 不确定性度量 区间集决策表 近似集合 粒计算
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融合信息增益与基尼指数的决策树算法 被引量：10
13
作者 谢鑫 张贤勇 杨霁琳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期139-144,共6页
机器学习中的决策树算法具有重要的数据分类功能,但基于信息增益的ID3算法与基于基尼指数的CART算法的分类功效还值得提高。构造信息增益与基尼指数的自适应集成度量,设计有效的决策树算法,以提升ID3与CART两类基本算法的性能。分析信... 机器学习中的决策树算法具有重要的数据分类功能,但基于信息增益的ID3算法与基于基尼指数的CART算法的分类功效还值得提高。构造信息增益与基尼指数的自适应集成度量,设计有效的决策树算法,以提升ID3与CART两类基本算法的性能。分析信息增益信息表示与基尼指数代数表示的异质无关性,采用基于知识的加权线性组合来建立信息增益与基尼指数的融合度量,开发决策树启发构造算法IGGI。关于决策树,IGGI算法有效改进了ID3算法与CART算法,相关数据实验表明IGGI算法通常具有更优的分类准确度。 展开更多
关键词 决策树 信息增益 基尼指数 不确定性度量 自适应线性融合 机器学习
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粗糙集的不确定性度量比较研究 被引量：11
14
作者 魏巍 魏琪 王锋 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期714-722,共9页
不确定性度量是粗糙集理论中的重要研究内容之一,它可以度量属性之间的依赖度和相似度,并为属性约简和聚类分析提供了有效的度量工具.然而,不同的不确定性度量对于属性依赖度和相似度的刻画能力并不相同,这会在很大程度上影响属性约简... 不确定性度量是粗糙集理论中的重要研究内容之一,它可以度量属性之间的依赖度和相似度,并为属性约简和聚类分析提供了有效的度量工具.然而,不同的不确定性度量对于属性依赖度和相似度的刻画能力并不相同,这会在很大程度上影响属性约简和聚类分析等算法的结果.对常见的属性依赖度度量-近似分类精度、近似分类质量、Shannon条件熵、互补条件熵和常见的属性相似性度量-Shannon互信息、互补条件熵在不确定性度的差异进行了深入分析,发现了这些度量之间的差异,为属性约简和聚类分析等算法中不确定度量的选择提供了理论依据. 展开更多
关键词 粗糙集 不确定性度量 条件熵 互信息
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基于模糊邻域粗糙集的信息系统不确定性度量方法 被引量：10
15
作者 徐风 姚晟 +2 位作者 纪霞 赵鹏 汪杰 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期926-936,共11页
邻域粗糙集和模糊粗糙集是粗糙集理论中处理数值型数据的两种重要模型.在数值型信息系统中融合两者在不确定性度量方面的优越性,首先引入了模糊邻域粗糙集模型,并在该模型上定义了模糊邻域粗糙度的概念.模糊邻域粗糙度是通过粗糙集的边... 邻域粗糙集和模糊粗糙集是粗糙集理论中处理数值型数据的两种重要模型.在数值型信息系统中融合两者在不确定性度量方面的优越性,首先引入了模糊邻域粗糙集模型,并在该模型上定义了模糊邻域粗糙度的概念.模糊邻域粗糙度是通过粗糙集的边界域来度量信息系统的不确定性,为了达到更为全面的度量效果,在模糊邻域粗糙集模型中定义了模糊邻域粒结构,并基于该粒结构提出了模糊邻域粒度的概念,模糊邻域粒度是对信息系统分类能力的一种度量.最后,通过将两种度量方法进行结合,提出了一种基于模糊邻域粗糙集的混合不确定性度量方法,并从理论上证明其有效性.实验结果表明,所提出的混合度量方法综合了两种单独度量方法的优点,在数值型信息系统中具有更好的度量效果,因此所提出的不确定性度量方法更具有一定的优越性. 展开更多
关键词 不确定性度量 模糊邻域 近似粗糙度 模糊邻域粒度 混合度量
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基于不确定性度量的证据组合方法 被引量：9
16
作者 夏文俊 朱林户 陆陶荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期2257-2259,2267,共4页
针对Dempster组合规则不能有效组合冲突证据,已有的基于证据间距离的改进组合方法计算复杂度较大的情况,提出了一种证据加权平均组合方法。首先以邓勇等人的组合方法为例计算了基于证据间距离的改进组合方法的计算复杂度,分析了造成计... 针对Dempster组合规则不能有效组合冲突证据,已有的基于证据间距离的改进组合方法计算复杂度较大的情况,提出了一种证据加权平均组合方法。首先以邓勇等人的组合方法为例计算了基于证据间距离的改进组合方法的计算复杂度,分析了造成计算复杂度较大的原因;然后通过引入证据的不确定性度量概念来描述证据的不确定性并以此为基础定义证据的权重;最后给出算法步骤。理论分析和数值算例表明,该方法能有效融合冲突证据,收敛速度快且降低了计算复杂度。 展开更多
关键词 D-S证据理论 不确定性度量 信息融合
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GIS中矢量数据缓冲区操作的不确定性传播模型 被引量：7
17
作者 张保钢 朱凌 朱光 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第3期259-266,281,共9页
研究了矢量数据缓冲区操作点、线、面状地物的不确定性传播模型。研究结果表明：对点状地物做缓冲区操作，操作结果的绝对精度与缓冲区的宽度和点位中误差成反比，相对精度与点位中误差和缓冲区宽度的比值成反比；对线状或面状地物做缓... 研究了矢量数据缓冲区操作点、线、面状地物的不确定性传播模型。研究结果表明：对点状地物做缓冲区操作，操作结果的绝对精度与缓冲区的宽度和点位中误差成反比，相对精度与点位中误差和缓冲区宽度的比值成反比；对线状或面状地物做缓冲区操作时，操作结果的绝对精度与缓冲区的宽度和“ε－带”或点位中误差成反比，相对精度与缓冲区的宽度成正比，与地物的“ε－带”或点位中误差成反比。 展开更多
关键词 空间数据 不确定性度量 传播模型 GIS
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基于主动学习的中文依存句法分析 被引量：10
18
作者 车万翔 张梅山 刘挺 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期18-22,共5页
目前依存句法分析仍主要采用有指导的机器学习方法,即需要大规模高质量的树库作为训练语料,而现阶段中文依存树库资源相对较少,树库标注又是一件费时费力的工作。面对大量未标注语料,该文将主动学习应用到中文依存句法分析,优先选择句... 目前依存句法分析仍主要采用有指导的机器学习方法,即需要大规模高质量的树库作为训练语料,而现阶段中文依存树库资源相对较少,树库标注又是一件费时费力的工作。面对大量未标注语料,该文将主动学习应用到中文依存句法分析,优先选择句法模型预测不准的实例交由人工标注。该文提出并比较了多种衡量依存句法模型预测可信度的准则。实验表明,一方面,与随机选择标注实例相比,当使用相同数目训练实例时,主动学习使中文依存分析性能最高提升0.8%;另一方面,主动学习使依存分析达到相同准确率时只需标注更少量实例,人工标注量最多可减少30%。 展开更多
关键词 主动学习 依存句法 不确定性度量 委员会投票
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基于条件概率的粗糙集不确定性度量 被引量：9
19
作者 黄国顺 曾凡智 文翰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1099-1105,共7页
通过语义分析,提出一种修正的粗糙集不确定性度量公理化定义.首先,对该定义的数学特征进行分析,提出两种基于条件概率的粗糙集不确定性度量方法;然后,证明它们满足所提出的公理化定义,并导出相应的知识不确定性度量,发现其中一个是现有... 通过语义分析,提出一种修正的粗糙集不确定性度量公理化定义.首先,对该定义的数学特征进行分析,提出两种基于条件概率的粗糙集不确定性度量方法;然后,证明它们满足所提出的公理化定义,并导出相应的知识不确定性度量,发现其中一个是现有条件信息熵,另一个与确定性度量形成互补关系.设计算例对各种不确定性度量进行比较分析,验证了所提出的度量公式与不确定性语义保持一致. 展开更多
关键词 不确定性度量 公理化定义 边界域 条件概率
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基于改进的优势关系下的不完备区间值信息系统评估模型 被引量：9
20
作者 王斌 邵明文 +1 位作者 王金鹤 张俊虎 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第2期253-256,266,共5页
优势粗糙集方法是研究不完备区间值信息系统的一种重要方法。针对当前不完备区间值信息系统研究中存在的问题,提出了两种新的优势关系,即上限优势关系和近似优势关系。在此基础上,研究了对象评估和不确定性度量问题,给出了不同优势关系... 优势粗糙集方法是研究不完备区间值信息系统的一种重要方法。针对当前不完备区间值信息系统研究中存在的问题,提出了两种新的优势关系,即上限优势关系和近似优势关系。在此基础上,研究了对象评估和不确定性度量问题,给出了不同优势关系间的区别与联系,最后利用具体算例加以说明。 展开更多
关键词 优势粗糙集方法 不完备区间值信息系统 优势关系 对象排序 不确定性度量
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