不确定性的度量方法是人工智能研究的重要课题之一,受到国内外专家学者的广泛关注,相关研究成果已经成功的应用于数据挖掘,决策分析,模式识别与人工智能领域中。通过二元关系与熵,对连续值信息系统中的不确定性度量进行了系统研究。基于经典Pawlak粗糙集理论中的近似精度、知识粒度与信息熵,提出了连续值信息系统的粗糙度、知识粒度与知识熵,并对三种度量方式进行了比较分析。三种不确定性度量方式的提出,为连续值信息系统知识约简与表示的研究提供了理论基础。
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