不确定性度量相关论文
不完备决策信息系统的多属性决策具有应用意义， 其主要依托不确定性度量. 针对不完备决策信息系统， 现有条件熵及相关决策排序方法具......
模糊粗糙集理论目前在数据挖掘和机器学习等领域受到了广泛的关注. 它提供了一种能克服离散化问题的有效工具，并能直接应用于数值或......
知识是人类从数据中提取凝练的经验总结。随着数据的获取方式越来越多,获取的数据量也越来越大,如何从海量数据中正确地、准确地获......
在空战态势评估等工程应用中存在诸多不确定信息,包括通过模糊集合表示的模糊信息、语义上不一致或非特异性造成的歧义信息、开放......
决策行为广泛地存在于人们的日常生活之中。在决策过程中,专家经常会使用语言变量对决策信息进行近似描述,语言变量的使用使得语言......
Pawlak粗糙集模型忽视了信息的不确定性和模糊性,等价类完全包含于目标概念才能被划分到下近似,在处理数据时显得过于苛刻.针对这......
模糊粗糙集融合了模糊集与粗糙集两者的优点,是一种更优的不确定性数据处理模型,但将其应用于区间集决策表的研究较为罕见.本文针......
不确定性是人类认知过程中普遍存在的社会现象,随着智能信息处理技术的高速发展,标签部分缺失的不完备数据（即标签不完备数据）在现实......
针对现有决策树算法对连续性数据分类的信息丢失、效果不佳等缺点,提出一种邻域决策树(NDT)构造算法.首先,挖掘了邻域决策信息系统......
随着智能信息社会的发展,科学信息数据的复杂性也与日俱增,最具代表为数据类型以康托尔集转型为模糊集合,则如何科学的将模糊性、......
提出了率熵函数的概念,用译码器不确定度约束代替传统的失真度约束,从译码侧定义广义率失真函数.虽然率熵函数定义为互信息的约束......
针对现有网络质量评估方法只能给出综合评价结果、不能给出评估结果的确定性和不确定性度量、无法处理评估中的未知因素等缺点，将D-......
本文提出了一种度量决策表和决策规则不确定性的方法,得到了一个在不确定性条件下,完全由数据自主控制规则生成的机器学习的方法,......
兴起于上世纪60年代的神经网络，在近十年开始大放异彩。作为复杂函数逼近器的深度神经网络，其有效性使我们在众多领域的基准上实现了......
前向贪心搜索策略在约简求解的过程中,需要遍历所有的候选属性,从而确保在每轮迭代时能够选择出最优的属性。在属性数量急剧增加时......
说话人跟踪问题是实现人机交互的一个重要研究课题,针对基于单模态单特征的说话人跟踪算法鲁棒性差,定位精度低的问题,本文研究了......
作为知识表示和数据挖掘的重要工具，粒计算是解决大规模复杂问题时模拟人脑思维自然模式的一种新的理论、技术和方法，在大数据挖掘的......
粗糙集理论是由波兰科学家Pawlak提出的一种处理不确定知识的数学模型，该工具能够很好地对符号数据进行如属性约简、规则提取等分析......
粗糙集理论于1982年由波兰学者Zdzislaw Pawlak首次提出,作为一种新型的处理含有噪音的知识、不精确的知识的重要理论方法,受到了......
粗糙集理论是一种处理模糊性和不确定性信息的新的数学理论方法。近年来，粗糙集理论受到许多学者的关注，特别是知识获取和人工智能领......
粗糙集理论是信息不确定性度量研究的重要理论工具，其特点是能直接从给定问题的描述集合出发，不需要先验知识和外界信息，通过知识对象......
粗糙集理论是波兰科学家Pawlak提出的一种新型的数学工具，可以处理复杂的不确定系统，在人工智能、数据挖掘、机器学习等领域都取得了......
近年来，由于基于视觉的手势识别技术能够使人以更自然的方法与机器进行交互，越来越受到人们的重视。基于计算机视觉的手势输入技术的......
目前区间值信息系统的不确定性度量方法大多基于粗糙集的粗糙度度量。实例分析表明该度量方法不满足严格单调性,为了解决这一缺陷,......
随着数据获取技术的发展和数据库管理系统的广泛应用，人们处理和分析数据的能力面临巨大挑战。那么如何从杂乱无章且具强干扰性的海......
不确定性度量是粗糙集理论研究的重要问题之一,其中熵度量受到了国内外学者的广泛关注.本文针对不完备信息系统,提出了一种由覆盖......
不确定性几乎存在现实世界的任何地方,一般包括模糊性、随机性、不完全性和不一致性等特征。粗糙集不确定性度量的研究是近年来非......
不完备区间值信息系统是单值信息系统的一种推广模型,对不完备区间值信息系统的处理有助于拓展粗糙集理论的应用.在不完备区间值数......
为克服区间集决策表现有不确定性度量方法的不足,首先提出δ-区间改进近似粗糙度,然后将其变形与δ-条件信息熵求和,提出一种修正......
粗糙集理论是一种刻画知识模糊性、不确定性和不完整性的有效数学工具。然而,经典粗糙集理论是基于严格等价关系的,在处理具有高维......
双论域粗糙集是对论域进行扩展研究的一种基本粗糙集模型.其将一维空间体系上的单论域粗糙集理论关联到二维空间体系,实现了空间维......
粗糙集理论作为一种能够处理不精确、不一致和不完备数据的数学工具,其在不确定性度量方面的显著性能以及处理过程中不需要任何先......
随着科学技术与网络技术的迅猛发展,人类已进入大数据和人工智能时代。一方面,数据规模、类型、价值与时效的急剧变化,另一方面,模......
区间集信息系统作为传统信息系统的扩张,对不确定性信息具有更强表现力,区间集信息系统上面的变精度粗糙集理论值得被探讨.挖掘区......
随着人类社会的进步和科学技术的迅猛发展,生产生活中的数据每时每刻都在激增,如何处理不确定性数据并从中智能高效地挖掘有价值的......
不确定性问题是人工智能的研究热点,也是人工智能的重大前言课题.作为处理不确定性问题的工具,粗糙集理论是处理不确定性问题的一......
学位
处理多标记数据是机器学习和数据挖掘当中一个非常重要的任务,它已经引起了诸多学者的广泛研究。然而,在实际应用领域中,例如图像......
信息系统是人工智能中的一种重要模型.信息结构作为信息系统的基本结构,是信息系统的重要研究内容.不确定性度量作为一种评价工具,......
信息系统是人工智能领域中的重要模型.不完备信息系统是具有缺失值的信息系统,不完备集值信息系统和不完备区间值信息系统是两类不......
在大数据时代,对数据进行分析和处理已成为信息技术领域的热点问题,称之为数据科学.随着时间的推移,大量数据的流入或流出使得数据......
粗糙集理论是一种处理不确定、不精确、不完整信息的有力工具，它无需先验知识，能够直接对数据信息进行分析和处理，并发现潜在的知识，现......
模糊集值信息系统是指其信息值都为模糊集的信息系统.同态是研究它们之间关系的一种数学工具.本文研究了模糊集值信息系统及其基于......
本文将多粒度粗糙集与模糊决策理论粗糙集相结合,研究了基于相容关系的多粒度模糊决策理论粗糙集的序贯三支决策并在多集值信息表......
犹豫模糊决策系统作为一种集值类型的信息系统,由于其属性值具有犹豫模糊性,能更为客观地反应涵盖在数据中的不确定性信息.在犹豫......
不确定性度量是人工智能领域研究热点之一,它可以度量属性集的区分能力,并为属性约简提供了有效的度量工具.目前,已经提出了适用于......
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......
