基于全知熵的模式集成不确定性度量模型

不确定性是模式集成的一个固有性质,不确定性度量对模式集成具有重大影响。本文提出一种度量模型,在该模型中模式对象及其属性清洗模块使该模型免受规模影响。根据模式集成多属性分阶段决策的特点,本文基于粗糙集理论的全知熵不确定率进行各阶段的不确定性度量,并把过程模型的不确定性度量引入到总体不确定性的度量中,最后给出了合成多不确定率的方法。实例分析证实所设计模型是可行、有效的。

基于粗集理论的系统不确定性度量方式研究

不确定性是决策信息系统的固有特征,对系统的性能具有重要影响.有效地度量决策信息系统的不确定性具有重要意义.粗集理论是处理不确定信息最成功的工具之一.本文评述多种基于粗集理论的系统不确定性度量方式;分析它们的代数特征和数量关系;并通过仿真实验系统地比较它们的性能.结果表明"全知熵不确定率"是最有效的不确定性度量方式,其合理性通过它的成功应用得到进一步验证.