全知熵视角下的模式集成不确定性度量

"基于全知熵的模式集成不确定性度量模型 (2012年) 是一篇关于模式集成中不确定性度量的学术论文，由胡文彬、张宏和李千目共同撰写，发表在2012年8月的《南京航空航天大学学报》上。该论文探讨了如何利用粗糙集理论的全知熵不确定率来度量模式集成过程中的不确定性，并提出了一个不受规模影响的度量模型。此外，论文还涉及将过程模型的不确定性度量纳入总体不确定性度量中，并给出了合成多不确定率的方法。经过实例分析，证明所设计的模型在实际应用中具有可行性与有效性。该研究得到了国家自然科学基金等多个项目的资助。" 在模式集成中，不确定性是一个核心问题，因为它直接影响到集成结果的质量和准确性。本文提出的度量模型旨在克服传统方法可能受到数据规模影响的问题。模式对象及其属性的清洗模块被整合到模型中，以确保度量的稳定性。模式集成通常涉及到多个属性和阶段的决策，因此，论文采用粗糙集理论的全知熵概念来量化不同阶段的不确定性。全知熵是一种衡量信息不完全或知识不确定性的方法，它在粗糙集理论中扮演着关键角色。 在模式集成的多阶段决策过程中，每个阶段的不确定性度量是独立进行的，然后通过特定的合成方法将这些阶段的不确定率合并，得到整体的不确定性度量。这种方法允许研究人员更全面地理解和评估整个集成过程的不确定性水平，从而能更好地优化集成策略。 论文的实例分析部分验证了该模型在实际应用中的实用性，表明模型能够有效地度量和处理模式集成中的不确定性问题，对于提高模式集成的可靠性和准确性具有积极意义。此外，由于该模型考虑了过程模型的不确定性，因此它在复杂系统集成或大数据环境下的应用潜力尤为显著。 "基于全知熵的模式集成不确定性度量模型"为模式集成提供了新的度量工具，有助于更准确地理解和控制集成过程中的不确定性，对信息技术领域的研究和实践具有重要的理论和实际价值。