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不確定性的度量方法是人工智能研究的重要課題之一，受到國內(nèi)外專家學(xué)者的廣泛關(guān)注，相關(guān)研究成果已經(jīng)成功的應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，決策分析，模式識別與人工智能領(lǐng)域中。通過二元關(guān)系與熵，對連續(xù)值信息系統(tǒng)中的不確定性度量進(jìn)行了系統(tǒng)研究。基于經(jīng)典Pawlak粗糙集理論中的近似精度、知識粒度與信息熵，提出了連續(xù)值信息系統(tǒng)的粗糙度、知識粒度與知識熵，并對三種度量方式進(jìn)行了比較分析。三種不確定性度量方式的提出，為連續(xù)值信息系統(tǒng)知識約簡與表示的研究提供了理論基礎(chǔ)。
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