模糊邻域粗糙集的不确定性度量融合方法及其有效性研究

本文主要探讨了"基于模糊邻域粗糙集的信息系统不确定性度量方法"这一主题。粗糙集理论是数据挖掘和知识发现领域中的重要工具，特别在处理数值型数据时展现出强大的潜力。邻域粗糙集和模糊粗糙集是粗糙集理论的两个关键分支，它们各自在不确定性度量方面具有独特的优势。 作者首先引入了模糊邻域粗糙集模型，这是一种融合邻域粗糙集和模糊粗糙集优点的新框架。模糊邻域粗糙度的引入是通过对信息系统中的边界域应用模糊概念来度量不确定性。这种度量方式能够更全面地反映系统的复杂性和不精确性，因为它考虑了模糊性的存在。 在模糊邻域粗糙集模型的基础上，作者进一步定义了模糊邻域粒结构，这是一种细致的粒度划分方式，它有助于更好地理解和评估信息系统的分类能力。模糊邻域粒度作为一个新的概念，衡量了系统在面对模糊信息时的处理精细度和精度。 文章的核心贡献在于提出了基于模糊邻域粗糙集的混合不确定性度量方法，它整合了模糊邻域粗糙度和模糊邻域粒度，从而提供了一个更为综合的评价信息系统不确定性的手段。这种方法理论上证明了其有效性和实用性，能够在实际应用中提供更为准确的系统性能评估。 作者还通过实验验证了这个混合不确定性度量方法的有效性，通过对比分析，展示了其在处理数值型信息系统中的优势，包括提高分类准确性、减少不确定性估计误差等方面的表现。这篇文章对于粗糙集理论的发展以及在信息系统不确定性度量中的应用具有重要的理论价值和实践意义。