新的信息熵属性约简

摘要：

在粗糙集不确定性度量公式中,模糊熵和模糊度是重要的度量方式.根据粗糙集不确定性度量中模糊熵和新的模糊度公式,提出了在决策信息系统中修正条件信息熵和相对模糊熵的概念,并分别用两种方式证明了熵在属性约简过程中的单调性.然后利用向前添加属性算法进行属性约简,约简结果在RIDAS(rough set based intelligent data analysis system)平台上进行识别率测试,通过实验对比分析了两种新的信息熵与条件信息熵的约简结果,为基于信息熵的属性约简提供了参考.

关键词：粗糙集、信息熵、条件信息熵、模糊熵、属性约简

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：359-367