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粗糙集理论中不确定性的粗糙信息熵表示 被引量:8

The Representation of the Rough Entropy of Uncertainty in the Rough Set Theory
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摘要 1 引言 粗糙集理论从新的视角对知识进行了定义,把知识看作是关于论域的划分,认为知识是具有粒度的(granularity),即知识是粗糙的.知识的粒度越大,其越粗糙,知识含量就越少.并认为知识的不确定性是因知识粒度太大引起的,知识的粗糙性越大,则其不确定性也越大.在粗糙集理论中,一个集合由其上逼近集合和下逼近集合来近似,因此集合存在着不确定性. The concept of rough entropy is proposed in this paper. The monotony between uncertainty of knowledge in the rough set theory and its corresponding rough entropy is proved. The rough entropy measure of the uncertainty of ordinary set and fuzzy set,and the monotonous relation between the uncertainty of these two kinds of set and their corresponding rough entropy measure,are discussed. Using the concept of rough entropy,essence of the uncertainty can be fully reflected in the view of information.
出处 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第5期101-103,共3页 Computer Science
基金 福建省自然科学基金(编号:A0010006)
关键词 粗糙集理论 不确定性 粗糙信息熵表示 知识库 信息论 Rough set theory .Uncertainty Rough entropy
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