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基于熵的模糊信息测度研究
丁世飞1; 朱红1; 许新征1; 史忠植2
2012
发表期刊计算机学报
ISSN0254-4164
卷号35.0期号:004页码:796
摘要模糊信息测度(Fuzzy Information Measures,FIM)是度量两个模糊集之间相似性大小的一种量度,在模式识别、机器学习、聚类分析等研究中,起着重要的作用.文中对模糊测度进行了分析,研究了基于熵的模糊信息测度理论:首先,概述了模糊测度理论,指出了其优缺点;其次,基于信息熵理论,研究了模糊熵理论,建立了模糊熵公理化体系,讨论了各种模糊熵,在此基础上,提出了模糊绝对熵测度、模糊相对熵测度等模糊熵测度;最后,基于交互熵理论,建立了模糊交互熵理论,进而提出了模糊交互熵测度.这些测度理论,不仅丰富与发展了FIM理论,而且为模式识别、机器学习、聚类分析等理论与应用研究提供了新的研究方法.
关键词模糊熵 模糊交互熵 模糊绝对熵测度 模糊相对熵测度 模糊交互熵测度
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/26577
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国矿业大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
丁世飞,朱红,许新征,等. 基于熵的模糊信息测度研究[J]. 计算机学报,2012,35.0(004):796.
APA 丁世飞,朱红,许新征,&史忠植.(2012).基于熵的模糊信息测度研究.计算机学报,35.0(004),796.
MLA 丁世飞,et al."基于熵的模糊信息测度研究".计算机学报 35.0.004(2012):796.
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