计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
3期
66-70
,共5页
刘财辉%苗夺谦%岳晓冬%赵才荣
劉財輝%苗奪謙%嶽曉鼕%趙纔榮
류재휘%묘탈겸%악효동%조재영
度量%不确定性%粗糙集%信息熵
度量%不確定性%粗糙集%信息熵
도량%불학정성%조조집%신식적
Measures%Uncertainty%Rough sets%Information entropy
知识的不确定性度量研究是人工智能领域的一个热点问题.在回顾几种经典知识不确定性度量方法的基础上,系统研究了这些度量方法之间的联系与区别,结果表明信息粒度等度量与知识粒度是等价的,而Rough熵和协同熵等则可看作是信息熵的派生,并通过实例验证了结论的正确性.
知識的不確定性度量研究是人工智能領域的一箇熱點問題.在迴顧幾種經典知識不確定性度量方法的基礎上,繫統研究瞭這些度量方法之間的聯繫與區彆,結果錶明信息粒度等度量與知識粒度是等價的,而Rough熵和協同熵等則可看作是信息熵的派生,併通過實例驗證瞭結論的正確性.
지식적불학정성도량연구시인공지능영역적일개열점문제.재회고궤충경전지식불학정성도량방법적기출상,계통연구료저사도량방법지간적련계여구별,결과표명신식립도등도량여지식립도시등개적,이Rough적화협동적등칙가간작시신식적적파생,병통과실례험증료결론적정학성.
