基于信息粒化的区间值信息系统不确定性度量方法

甘秀娜 李 明 王月波

1(石家庄铁路职业技术学院组织人事部 河北 石家庄 050041)2(石家庄铁道大学四方学院经济管理系 河北 石家庄 051132)3(河北银行股份有限公司信息技术部 河北 石家庄 050000)

0 引 言

信息系统的不确定性度量是目前信息科学领域的研究热点。粗糙集是波兰学者Pawlak[1]提出的一种信息分析理论，尤其在处理不确定性数据方面表现出了良好的性能，因此目前广泛用于数据的不确定性度量[2]。

区间值信息系统是一种较为常见的信息系统形式，其广泛存在于医疗和金融领域[3]。针对这种类型的信息系统，Yao等[4]将传统的粗糙集理论推广至区间值信息系统中，提出了上下近似的定义，建立了区间值粗糙集模型。在文献[4]的基础上，Dai等[5-7]利用区间值粗糙集模型提出区间值信息系统的多种不确定性度量方法，其方法都是利用区间值粗糙集上下近似来度量近似对象集的粗糙度，然后用粗糙度去表示区间值信息系统的不确定性度量结果。谭佳德等[8]做了进一步改进，提出了基于覆盖方法的区间值信息系统不确定性度量，并提出对应的属性约简算法。

近年来，Liang等[9]指出传统的基于粗糙集上下近似的不确定性度量存在一定的局限性，即随着信息系统属性的增加，不确定性度量逐渐降低，而粗糙度可能会存在不变的情形，进一步利用粒计算的知识粒度方法进行度量可以改善这一局限[9]。粒计算是著名学者Zadeh[10]提出的一种信息计算理论，Liang等[11]将该理论进一步引入粗糙集模型中。……