【摘 要】
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在实际应用中,大多数信息系统中的数据都是混合的,为了度量混合信息系统的不确定性,本文提出了一种组合度量方法.首先在不完备邻域粗糙集中定义了混合近似精度和混合近似粗糙
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院; 安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61602004,61300057)资助;安徽省自然科学基金项目(1508085MF127)资助;安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2016A041)资助;安徽大学信息保障技术协同创新中心公开招标课题项目(ADXXBZ2014-5,ADXXBZ2014-6)资助;安徽大学博士科研启动基金项目(J10113190072)资助;安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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在实际应用中,大多数信息系统中的数据都是混合的,为了度量混合信息系统的不确定性,本文提出了一种组合度量方法.首先在不完备邻域粗糙集中定义了混合近似精度和混合近似粗糙度的概念;接着考虑到这两种单一度量方法对信息系统不确定性评估的不足,然后,进一步引入邻域容差信息熵的概念;最后将混合近似粗糙度和邻域容差信息熵这两种单一度量进行结合提出一种组合度量方法,并且研究了相关性质.UCI实验结果表明,本文所提出的方法在混合信息系统中具有更好的不确定性度量效果,从而验证了该度量方法具有一定的优越性,并且从理论上也证明了该方法的可行性.
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