基于边界域和知识粒度的粗糙集不确定性度量

发布时间：2018-04-21 05:27

  本文选题：不确定性度量 + 边界域　； 参考：《控制与决策》2016年06期

【摘要】：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.
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of existing methods of measurement of uncertainty in product form, a rough uncertainty measurement formula based on boundary domain is proposed, which is based on improved roughness and summation of knowledge granularity. Compared with the existing methods, the uncertainty generated by both the boundary domain and the knowledge roughness is taken into account. It is proved theoretically that the uncertainty metric after integration is larger than that generated by a single influence factor. Is a more reasonable measure of uncertainty. This method is extended to the case of knowledge granularity based on strictly convex functions, and a class of measurement methods of uncertainty in rough sets is obtained. The relationship between roughness, improved roughness and the proposed method is studied when the partition becomes thinner. Finally, a group of numerical examples are designed to compare them. The comparison results show that the proposed method is more sensitive to partition thinning.
【作者单位】： 佛山科学技术学院理学院;
【基金】：广东省自然科学基金项目(2015A030313636) 广东省普通高校特色创新类项目(2014KTSCX152)
【分类号】：TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1781107