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区间值信息系统的熵度量 被引量：4
1
作者 冯琴荣 温玮华 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期101-105,共5页
不确定性度量是粗糙集理论的一个主要研究问题,其中熵度量受到学者们的广泛关注。然而,迄今为止,区间值信息系统的香农熵度量研究较少,尤其缺乏满足单调性的香农熵度量。为此,该文首先给出了一种由覆盖导出划分的方法,并证明了覆盖越细... 不确定性度量是粗糙集理论的一个主要研究问题,其中熵度量受到学者们的广泛关注。然而,迄今为止,区间值信息系统的香农熵度量研究较少,尤其缺乏满足单调性的香农熵度量。为此,该文首先给出了一种由覆盖导出划分的方法,并证明了覆盖越细,由其导出的划分越细,从而可用划分熵对区间值信息系统的不确定性进行度量;其次,分别构造了区间值信息系统的香农熵度量和补熵(粒度)度量,并证明了其单调性和有界性。最后,分析了香农熵和补熵的关系。 展开更多
关键词 补熵 区间值信息系统 香农熵 不确定性度量
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利用混杂核模糊补互信息选择特征
2
作者 袁钟 陈红梅 +1 位作者 王志红 李天瑞 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1111-1120,共10页
模糊粗糙集理论目前在数据挖掘和机器学习等领域受到了广泛的关注.该理论提供了一种能克服离散化问题的有效工具,并能直接应用于数值或混合属性数据.在模糊粗糙集模型中,定义模糊关系来测量对象之间的相似性,数值属性值不再需要离散化.... 模糊粗糙集理论目前在数据挖掘和机器学习等领域受到了广泛的关注.该理论提供了一种能克服离散化问题的有效工具,并能直接应用于数值或混合属性数据.在模糊粗糙集模型中,定义模糊关系来测量对象之间的相似性,数值属性值不再需要离散化.模糊粗糙集理论已经被成功应用于许多领域,如属性约简、规则提取、聚类分析和离群点检测.信息熵被引入到模糊粗糙集理论进行模糊和不确定信息的表示,产生了不同形式的模糊不确定性度量,如模糊信息熵、模糊补熵和模糊互信息等.然而,大部分所提关于决策的模糊互信息都是非单调的,这可能导致一个不收敛的学习算法.为此,基于混杂核模糊补熵,定义了关于决策的模糊补互信息,证明了其随特征呈单调性变化.进而,利用混杂核模糊补互信息探索特征选择方法并且设计了相关的算法.实验结果展示了在大多数情况下所提算法可以选取更少的特征且能保持或提高分类准确率. 展开更多
关键词 模糊粗糙集理论 混杂核 补熵 不确定性度量 特征选择
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区间数分级决策的特征选择方法研究
3
作者 宋鹏 梁吉业 +1 位作者 钱宇华 李常洪 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第7期141-152,共12页
在多属性决策分析中,科学的特征选择方法有利于提取关键决策指标,进而求解决策方案并提升决策效率。本文面向区间数分级决策问题,以区间数优势关系为序化信息刻画的基本手段;基于粗糙集与信息熵理论,通过分析条件属性与决策属性序相关... 在多属性决策分析中,科学的特征选择方法有利于提取关键决策指标,进而求解决策方案并提升决策效率。本文面向区间数分级决策问题,以区间数优势关系为序化信息刻画的基本手段;基于粗糙集与信息熵理论,通过分析条件属性与决策属性序相关性的决策内涵,提出了一种新的特征评价函数——区间序补集条件熵。在此基础上,基于区间序补集条件熵的变化程度,给出了必要属性的形式化表示与属性重要度的度量准则,进而设计了区间数分级决策表的启发式特征选择算法。最后,通过两个案例研究,验证了特征选择方法的有效性。 展开更多
关键词 区间数 分级决策 特征选择 补集条件熵
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