本文選題：不確定性度量 + 邊界域�。� 參考：《控制與決策》2016年06期

【摘要】：為了克服現(xiàn)有作積形式不確定性度量方法的缺陷,基于邊界域提出一種用改進(jìn)粗糙度和知識粒度求和形式的粗糙不確定性度量公式.與現(xiàn)有方法相比,它同時考慮了由邊界域和知識粗糙性產(chǎn)生的不確定性,從理論上證明了集成后的不確定性度量值確實比單個影響因素產(chǎn)生的不確定性度量值大,是一種更加合理的不確定性度量方法.將該方法推廣到基于嚴(yán)凸函數(shù)知識粒度情形,得到一類度量粗糙集不確定性度量方法,并研究了隨劃分變細(xì)時,粗糙度、改進(jìn)粗糙度與所提出方法之間的關(guān)系.最后設(shè)計了一組算例對它們進(jìn)行比較,比較結(jié)果表明,所提出的方法對劃分變細(xì)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.
【作者單位】： 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院理學(xué)院;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金項目(2015A030313636) 廣東省普通高校特色創(chuàng)新類項目(2014KTSCX152)
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1781107