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非完备决策信息系统中的不确定性度量
被引量：
1
1
作者
高文华
梁吉业
+1 位作者
王宝丽
庞天杰
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第6期1100-1110,共11页
针对粗糙集数据分析中的不确定性度量问题。本文首先构造一种新型的考虑条件属性缺失度的目标概念条件熵和决策知识条件熵。在此基础上,提出基于条件熵的属性权重确定技术和最小条件熵非完备属性取值补充方法,用以解决属性权重完全未知...
针对粗糙集数据分析中的不确定性度量问题。本文首先构造一种新型的考虑条件属性缺失度的目标概念条件熵和决策知识条件熵。在此基础上,提出基于条件熵的属性权重确定技术和最小条件熵非完备属性取值补充方法,用以解决属性权重完全未知的非完备多属性决策问题。应用实例分析表明:该方法能有效结合粗粒度的初步分级信息,客观地确定决策因素取值,具有很强的解释意义,得到的决策结果更为合理有效。
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关键词
非完备决策系统
相容关系
知识粒度
不确定性度量
条件
熵
属性权重
最小条件熵原则
多属性决策方法
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职称材料
题名
非完备决策信息系统中的不确定性度量
被引量：
1
1
作者
高文华
梁吉业
王宝丽
庞天杰
机构
太原师范学院计算机科学与技术系
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
运城学院数学与信息技术学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第6期1100-1110,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61703363)
山西省重点实验室开放课题基金项目(CICIP2018008)
文摘
针对粗糙集数据分析中的不确定性度量问题。本文首先构造一种新型的考虑条件属性缺失度的目标概念条件熵和决策知识条件熵。在此基础上,提出基于条件熵的属性权重确定技术和最小条件熵非完备属性取值补充方法,用以解决属性权重完全未知的非完备多属性决策问题。应用实例分析表明:该方法能有效结合粗粒度的初步分级信息,客观地确定决策因素取值,具有很强的解释意义,得到的决策结果更为合理有效。
关键词
非完备决策系统
相容关系
知识粒度
不确定性度量
条件
熵
属性权重
最小条件熵原则
多属性决策方法
Keywords
incomplete decision system
tolerance relation
knowledge granularity
uncertainty measure
conditional en-tropy
attribute weight
minimum conditional entropy principle
multi-attribute decision-making method
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非完备决策信息系统中的不确定性度量
高文华
梁吉业
王宝丽
庞天杰
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019
1
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