检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]广东海洋大学理学院数学与信息科学系,广东湛江524088 [2]西安交通大学理学院信息与系统科学研究所,西安710049
出 处:《计算机工程与应用》2007年第27期62-65,共4页Computer Engineering and Applications
摘 要:在序信息系统中引入了知识粗糙熵和粗集粗糙熵的概念,得到了它们的有关性质,并证明了二者都随着知识确定程度的增强而单调下降的结论,从而给出了序信息系统的信息解释。进一步通过讨论它们之间的联系说明了粗集的粗糙熵可以更精确地度量粗集地粗糙程度。这些结论为序信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础。In this paper,we address uncertainty measures of roughness of knowledge and rough sets by introducing rough entropy in ordered information systems.We prove that the rough entropy of knowledge and rough set decreases monotonously as the gran ularity of information becomes finer,and obtain some conclusions,which is every helpful in future research works of ordered information systems.
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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