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      信息不確定性的幾種處理方法

      2018-08-20 09:53:36趙茲
      山東工業(yè)技術(shù) 2018年13期

      摘 要:研究信息不確定性的理論很多,根據(jù)概念的內(nèi)涵與外延的不確定性類別可以分為:隨機(Random)集理論、模糊(Fuzzy)集理論、粗糙(Rough)集理論及含糊(Vague)集理論。本文對于上述幾種類型的不確定性進行簡單的綜述。

      關(guān)鍵詞:Randon集;Fuzzy集;Rough集;Vague集

      DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.13.184

      隨著認知技術(shù)與水平的發(fā)展,對不確定性概念的描述成為了研究人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵。概念是人類在對事物的認知過程中抽象出來的共同點,從本質(zhì)含義上可分為概念的內(nèi)涵和外延。內(nèi)涵是所反映事物本質(zhì)屬性的綜合,而外延是概念確定的對象范圍。

      下文分別簡要介紹分析不確定性的基本理論和研究現(xiàn)狀。

      1 Random集

      Random集理論最早是基于統(tǒng)計和幾何提出的,也與概率空間下的隨機變量相對應(yīng),一個Random集實際上就是元素及其個數(shù)都是隨機變量的集合,主要用來描述某個事物發(fā)生的可能性。

      定義1設(shè)有概率空間(Ω,F(xiàn),P),(,)是一個可測空間,是Ψ的-域,Ψ的所有子集構(gòu)成的集類用冪集2Ψ表示,那么稱集值映射:A:Ω→2Ψ,為Random集A,且滿足:,PA(X)=P{x:A(x)∈X}。

      例1給定概率空間(Ω,F(xiàn),P),其中Ω={三角形,四邊形,五邊形}為不同的多邊形, U={紅色、綠色、黃色、藍色},則可以建立一個Random集A:Ω→U,即:

      A(三角形)={紅色、黃色}

      A(四邊形)={黃色、綠色、藍色}

      A(五角形)={藍色}

      2 Fuzzy集

      Fuzzy集理論是由美國學(xué)者L.A.zadeh于1965年創(chuàng)立的,其核心思想是把待考察的對象及反映它的模糊概念作為一定的集合,建立適當(dāng)?shù)碾`屬函數(shù)來反映一些不清晰的,界限不分明的概念。例如:優(yōu)秀、暖和、年輕等概念。

      定義2設(shè)X為一個非空有限論域,A是集合X到[0,1]的一個映射,A:X→[0,1],x→A(x),則稱X是A上的Fuzzy集,A(x)稱為模糊集A的隸屬函數(shù),或稱A(x)為x對模糊集A的隸屬度。

      例2設(shè)X={165,180,175,193,200}表示調(diào)查對象的身高,X是A上的Fuzzy Sets,A表示高個子的隸屬度,則:

      Fuzzy集A={0.3,0.54,0.4,0.86,0.9}.

      3 Rough集

      Rough集理論作為一種處理不完整性、不完備性的有效工具,最早是由波蘭科學(xué)家Z.Pawlak在1982年創(chuàng)立的。如果說Fuzzy集理論是處理內(nèi)涵的不確定性,那么Rough集理論則主要用來處理外延的不確定性,而且Rough集理論處理不確定時不需要任何預(yù)先知道的數(shù)據(jù)信息。

      定義3設(shè)U為非空有限論域,R為U上的等價關(guān)系,則(U,R)為Pawlak近似空間,對于任意的XU,若,則稱X為經(jīng)典集合;否則稱X為Rough集,其中:為X關(guān)于近似空間(U,R)的下近似。

      為X關(guān)于近似空間(U,R)的上近似。

      例3如圖1所示,橢圓線構(gòu)成的區(qū)域為論域U上的一個非空子集X,長方形邊框構(gòu)成的封閉區(qū)域為X的上近似,灰色填充區(qū)域為X的下近似,顯然這里的,因而集合X為Rough集。

      4 Vague集

      Vague集是處理概念內(nèi)涵模糊性的另一種工具,Gau等人在Zadeh提出的模糊集的基礎(chǔ)上,給出了Vague集的概念。事實上Vague集是將Fuzzy集中每個元素的隸屬函數(shù)分為支持和對立兩個方面。

      定義4 稱A={[tA(x),1-fA(x)]|x∈X}為非空論域XU上的一個Vague集,其中:

      tA:U→[0,1]為真隸屬度函數(shù),

      fA:U→[0,1]為假隸屬度函數(shù),且tA+ fA≦1,1-tA- fA:表示未知度。

      例4 設(shè)X={x1,x2,x3,x4},則A為X上的Vague集,即:

      5 結(jié)論

      信息不確定性的研究受到越來越多學(xué)者的關(guān)注,而知識、概念不確定性的分類也越來越細。Random集主要用來分析知識、概念發(fā)生的可能性,F(xiàn)uzzy集用來分析概念內(nèi)涵的模糊性,解讀一些模棱兩可的知識,Rough集則是用來處理知識外延的不確定性,為知識外延劃定一個可能性區(qū)域,Vague集則是更加細化知識內(nèi)涵的不確定性,將知識內(nèi)涵分為支持和反對兩種情形。針對不同的不確定性工具可以選擇相應(yīng)工具進行處理,目前也有很多學(xué)者將多種不確定信息綜合分析,從而給出了Random-Fuzzy集、Rough-Fuzzy集、Rough-Vague集等概念,因而不確定性的研究是一個非常值得學(xué)者們關(guān)注的問題。

      參考文獻:

      [1]彭冬亮,文成林等.隨機集理論及其在信息融合中的應(yīng)用[J].電子與信息學(xué)報,2006,28(11).

      [2]張清華,王進,王國胤.粗糙模糊集的近似表示[J].計算機學(xué)報,2015,38(07).

      [3]孫秉珍,鞏增泰等.基于模糊集截集的模糊粗糙集模型[J].計算機工程與應(yīng)用,2009,45(08).

      [4]王杰亮,范紅崗,谷敏強.粗糙集計算方法及應(yīng)用研究[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2006,43(06).

      [5]李永新,楊永偉.一種新的Vague集距離測度及其應(yīng)用[J].計算機工程與應(yīng)用,2012,48(07).

      作者簡介:趙茲(1987-),女,陜西咸陽人,碩士,講師,研究方向:信息不確定性、誤差傳播。

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