规则不确定性的几种度量及其相互关系

对目前广泛应用的基于粗集理论和信息熵的几种规则不确定性度量准则进行了比较分析,通过定理证明了它们之间存在不一致性以及发生不一致时的必要条件,并从不同角度揭示了它们之间的相互关系.最终为下一步构建更有效的不确定性度量的指明了方向.     

基于条件粗糙熵的粗集不确定性度量

基于知识的条件粗糙熵理论,提出了集合的条件粗糙熵(简称条件熵)概念,用来刻画和度量集合的不确定性(粗糙性)。给出集合条件熵的性质和相关定理:在近似空间中,等价划分越细,集合的条件熵就越小,粗糙性也就越小;不同的决策集合并后粗糙性会降低.讨论了集合的条件熵在目标信息系统中的理论意义,集合的条件熵刻画了目标信息系统的局部(某个决策集)的不确定性。     

Information Measures of Roughness of Knowledge and Rough Sets for Incomplete Information Systems

1 IntroductionRough set thcory, introduced by Pawlak [lj, is a relatively new soft computing tool todeal with vagueness and uncertainty. It has been applied to many areas successfullylncluding machine learning, data analysis, pattern recognition, decision support, datamining, process control and predictive modeling [1--6j.Rough set theory gives a formal definition of knowlcdge and provides a series of toolsto deal with know1cdge by set a1gebra. In rough set theory, know1edge can be regarded a…     

基于广义相对信息熵的数据融合系统性能评估

提出基于度量融合系统信息量增加量的性能评估方法。该方法利用广义相对信息熵作为度量数据融合使系统信息量增加量的指标。将各种常见的不确定信息在模糊测度的框架中表达，利用Shapley熵测度系统信息的信息量。将相对熵推广到模糊测度的Shapley熵中，其归一化值作为定量评价数据融合系统性能的标准，该方法在模糊测度的框架中度量融合系统对系统信息质量的提高，普适性强，是数据融合系统性能评估的一种有效方法。     

基于鞅和熵原理的资本资产定价方法

采用鞅测度理论和信息论中的极大熵原理、交叉熵原理,研究了有限(状态)证券市场上等价鞅测度不惟一时资产的定价问题,在某些可能性最大的意义下,给出了两种确定资产惟一价格的方法。     

未确知测度模型在艺术品定价中的应用

文章在构建艺术品评价指标体系的基础上,利用专家评分数据,通过信息熵确定各指标权重,首次运用未确知测度模型对艺术品进行综合等级评价,并将评价的结果转化为艺术品价格,得到一种新的艺术品定价方法.实证应用以2011年艺术品拍卖市场上齐白石的画作进行定价分析,实证结果表明模型将定性描述转化为定量测度,能够降低主观评价的随意性,为艺术品定价提供客观依据和参考.     

SARS控制策略仿真研究:SARS控制策略及基本参数

给出了SARS的优化控制方案、“扩大疑似病例的处理范围”和“限制人口自由流动”两种控制措施对SARS控制的作用和影响、SARS的扩散趋势是否被抑制住的一般判断标准、控制措施的延迟时间、控制盲区等内容，并指出在SARS发病早期，同时采取“扩大疑似病例的处理范围”和“限制人口自由流动”两种措施可以有效地控制住SARS病，在后期为了减轻对经济的影响，可适当放宽对人口自由流动的限制。这些不仅对SARS的控制具有重要意义，而且对其他疫病也具有广泛的借鉴作用。     

灰关联熵分析方法

灰关联熵分析方法张岐山郭喜江邓聚龙灰关联熵分析方法@张岐山@郭喜江@邓聚龙...     

基于改进IFRS相似度和信息熵的反导作战目标威胁评估

针对现有反导目标威胁评估方法忽略目标属性犹豫度和权重并造成评估精度不高的问题,引入直觉模糊粗糙集(intuitionistic fuzzy rough set, IFRS)理论,提出基于改进IFRS相似度和信息熵的反导作战目标威胁评估方法。首先,细分IFRS犹豫度,提出改进的IFRS相似度模型,并证明其性质。之后,针对现有的IFRS信息熵存在与直觉事实不相符的问题,提出基于余弦函数的IFRS信息熵,确定目标属性权重。在此基础上,构建并量化反导作战目标威胁评估体系,并通过比较威胁目标的各个属性值与正、负理想解的相似度,实现目标威胁排序。仿真实例验证了该方法的可行性和有效性,可为不确定环境下反导作战威胁评估提供新的参考和尝试。     

考虑边信息的在线投资组合指数梯度策略

在线投资组合问题是计算金融领域的基本问题之一.金融市场瞬息万变,投资者需要根据各种资本市场信息动态地调整资产头寸.在不对资产价格做任何概率假设的前提下,研究了带边信息的在线投资组合策略.用相对熵函数定义两个投资组合向量之间的距离,提出了一种带边信息的在线投资组合指数梯度策略,并从理论上证明了它是一个泛证券投资组合策略,即与离线的最优状态定常再调整策略具有相同的渐近平均指数增长率.采用实际股票数据对该策略进行了测试,并分析了交易费用对策略的影响,结果表明其能获得更高的收益.     

知识粗糙性的粒度原理及其约简

粗糙集理论是一种新的软计算方法,已成为知识发现和诊断决策领域的一个研究热点。经典的粗糙集理论提出知识是有粒度的并定义了知识粗糙度的概念,但它不能完全区分不同信息粒度所表示的信息量。从信息论的角度定义了信息粒度的概念,重点研究了知识粗糙性的粒度原理,定义了粒度函数和粒度熵的概念,提出了信息粒度的量化计算方法,解决了知识粗糙度在表达信息时的不足。根据知识粗糙性和信息粒度本质上的一致性,提出了一种基于粒度熵的属性约简算法,该算法可以从各约简集中选择最优属性约简,避免了选择约简集的盲目性。实例研究证明提出的粒度计算方法是可靠有效的,为进一步研究知识的粒度计算提供了可行的方法。     

基于Vague集相似度量的多准则模糊决策方法

在分析已有关于Vague值（集）相似度量方法存在不足的基础上，综合考虑Vague值区间端点间的距离、核距离以及未知部分对支持度和反对度的影响等主要因素，提出了一种新的Vague值（集）相似度量方法，并对其性质进行讨论. 通过与现有方法的比较，表明该方法具有很强的相似度区分能力. 最后将所提出的Vague值（集）相似度量用于多准则模糊决策中，通过最优化方法选取每个准则的最优权重，根据候选方案与理想方案在相应准则下相似度加权和的大小得出最佳方案. 通过实例分析，表明了这种方法的有效性和可行性.     

基于信息熵的多维怪引子状态重构

针对多维怪引子状态重构的特性要求，提出了确定延迟时间变量的联合熵之第一极大准则，用于Ｒｏｓｓｌｅｒ吸引子的状态重构，分析讨论了该准则与互信息之第一极小准则的关系。     

测量的熵分析

结合信息论理论,提出了采用互信息熵来度量和评价测量效果,形成了测量信息的基本概念。建立了测量的信息熵模型,提出了计算测量信息的公式,研究了在测量和数据处理过程中测量熵的变化,总结出4点有益的结论,并给出了实例予以演示和说明。理论和实例表明,分析测量过程的熵变化对提高测量技术,透彻了解测量本质特性有着重要的意义。     

基于主客观信息的惯性制导系统误差预测方法

由于惯导系统的使用寿命短,客观测试数据是小样本数据,传统支持向量机预测方法虽能根据小样本的客观数据预测出惯性制导系统误差,其核函数却不一定符合具体问题的物理意义,且未利用工程中所获得的主观信息。提出了一种新的基于专家知识的核函数,该核函数利用专家知识衡量不同预测因子对预测对象的影响程度。实验证明,该算法减少了惯性制导系统的测试次数,间接延长了惯导系统的寿命。     

混合不确定多态系统可靠性的EUGF分析方法

在进行多状态系统可靠性分析时,很多情况下系统中同时存在着多个类型不确定信息,如一些复杂系统中,由于样本量的差异,一些信息可以作为随机信息,而另一些信息由于缺少足够的样本,只能以区间形式给出。提出一种基于证据通用生成函数理论的多状态系统可靠性分析方法,来处理多类不确定性信息的多态系统。该方法基于证据不确定性量化理论,能够充分利用区间信息和认知信息,避免了系统中信息的浪费。基于证据量化理论建立证据通用生成函数模型,采用信度和似然度对多态系统进行可靠性评价,提高了基于认知不确定性的可靠性分析结果的可信性。对于同时含有随机信息和认知信息的多态系统,该方法首先通过将随机信息离散处理,然后建立统一的证据通用生成理论模型进行多态可靠性分析。通过案例分析对所提出的方法进行了验证。     

基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对专家决策带有犹豫性和偏好性的多属性决策问题,提出一种基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的决策方法。在概率犹豫模糊集和犹豫直觉模糊集的基础上,考虑专家偏好,提出一种新的概率犹豫-直觉模糊集,对混合型属性的决策信息进行统一描述;基于犹豫熵和直觉模糊熵,提出概率犹豫-直觉模糊熵对决策信息的犹豫性和不确定性进行测度,并确定属性权重;采用证据推理算法进行属性信息的集结,并基于效用理论对方案进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法得到的决策结果更为科学、准确。     

基于加权Minkowski距离的IFS相异度度量方法

针对现有直觉模糊集合间距离度量的局限性,提出一种基于加权Minkowski距离的相异度度量方法。该度量方法适合于连续论域中集合间距离的测量,而且通过引入加权参数解决了各个属性具有不同权重的实际问题,同时克服了现有IFS距离度量的缺陷,进而解决了几个特殊直觉模糊集合之间距离度量问题。通过算例分析比较,证明了该方法在现存的距离度量方法中是比较优越的。     

基于GIS和信息熵的松嫩平原土地利用结构演化分析--兼论系统无序度、复杂性与多样性

熵可以描述系统的存在状态,而且熵的变化还可以表征系统的演化方向应用GIS技术,从地理场信息熵的角度入手,分析了松嫩平原土地利用结构的演变规律和形成原因。同时,将土地利用结构信息熵与土地覆被景观多样性结合起来,对以往研究结论进行更正,从新的角度解释了信息熵变化与生态系统变化趋势的关系,认为土地利用结构信息熵作为无序程度的提法是不确切的,应理解为复杂性和多样性的量度表3,参22。     

基于等熵一致性风险测度的组合选择

本文基于一种新的一致性风险测度——等熵风险测度，进行组合优化，以检验其择股能力，从而检验其风险识别能力. 先就风险识别能力，尤其随机占优一致性对三种基于分位数的风险测度：VaR，ES（expected shortfall）和等熵风险测度进行了介绍与对比. VaR具有一阶随机占优一致性，而ES具有二阶随机占优一致性；等熵风险测度利用了整个分布的信息，不再是简单的0-1风险测度，这与VaR和ES显著不同. 而且，等熵风险测度具有更高阶的随机占优一致性，这使得该风险测度具有更好的风险分辨能力. 而后采用Spearman秩检验方法来检验和预测不同风险测度的风险识别能力，这与随机占优一致性阶数相呼应. 最后，在上证50指数成份股中采用组合优化方法，考察标准差，VaR，ES以及等熵风险测度情况下，优化组合持有期的不同业绩指标. 结果表明，等熵风险测度优化组合的业绩指标最好，表明该测度风险识别能力最高.