Vague集的相似度量

Vague集的相似性度量对于知识表达、模式识别等人工智能研究具有重要意义。Chen给出的关于Vague集的相似性度量体现出注重确定Vague集中总体肯定度相似的思想,但相似度量的公式存在度量上的不足,也蕴含了在Vague集的不可知部分接支持度和反对度各占一半的概率计算,这样既不客观也不合理。为此,提出了一种改进的相似度量。     

关于Vague集的相似度量

研究Vague集的相似度量的意义及其表示方式.对已有关于Vague集的相似度量进行分析与讨论,探讨了Vague集的相似度量的实质意义和确定相似度量的方法,给出Vague集的相似度量的一种基于距离表示的新方法,同时指出了可以在各种距离意义下产生不同形式的相似度量.另外,做出了把Vague集分解为模糊集的尝试.     

Vague集相似度量方法

提出一种新的Vague集相似度量方法,并证明了它满足若干准则。指出了现有方法的不足,并通过实例说明了该方法的有效性和优越性。     

Vague集相似度量的新方法

系统介绍现有Vague集相似度量的方法,并根据它们目前所存在的一些不足,提出新的方法。通过举证和论证的方法证明了它满足若干规则性从而得到其有效性。最后通过实验与所提方法进行比较,证明了它的正确性和优越性。从而为决策方面能够提供一些帮助。     

Vague集相似度量的新方法

指出了现有方法的不足,提出一种新的Vague集相似度量方法,并证明了它满足若干准则。通过实例说明了方法的有效性和优越性。     

基于Vague集相似度量的股票选择

选择具有投资价值的股票是股市投资者面临的现实问题,价值发现型的投资理念迫切需要科学的股票选择方法与之相对应.本文基于Vague集相似性度量提出一种价值型股票投资的选择方法.用Vague集核属性构建价值型股票评价体系后,使用本文提出的Vague集相似性度量方法挑选出与目标预期相符的股票.本文的方法对于投资者选择适合投资的股票具有现实意义.     

Vague集相似度量的新方法

根据区间相似性的原理,指出影响Vague集相似性度量的4个因素,指出了现有方法的不足,提出了一种新的Vague集相似性度量方法,证明了它满足若干准则。通过例子证明了方法的有效性和优越性。     

一类新Vague集相似度量

Gau和Buehrer提出Vague集概念以来,为刻画两个Vague集(值)之间的相似程度,一些vague集的相似度量方法被提出来,然而在有些情况下,有些度量方法存在一些不足之处。一些反例首先被给出,如文献[7]提出的vague集相似度量在有些情况下是失效的,然后证明了一个引理,以此为基础提出一种新的相似度量计算方法,通过引入两vague集间的lp距离公式将它推广到更一般的情形,得到一类Vague集相似度量公式。     

Vague集的新相似度量方法

本文指出了现有Vague集相似度量方法的不足,提出一种新的Vague集相似度量方法,并证明了它的有效性.     

Vague集间的相似性度量及应用

论文提出了一种描述Vague集间的不确定关联度概念,并提出了一种新的Vague集间相似性度量模型,它不但考虑了Vague集论域元素间的物理意义,而且也考虑了论域元素间的不确定关联程度,因此,它比已存在的Vague集间相似度量模型更加精细地刻画了Vague集间的相似性,从而在基于Vague集的不确定性智能信息处理领域中可有广泛应用。     

Vague相似度量与Vague熵

德国数学家G.Contor于19世纪创建了经典集合论,集合中的元素只能在{0,1}中取值,无法处理具有模糊性和不确定性的信息和数据。Zadeh于1965年提出了模糊集合论,将集合中的元素定义在[0,1]区间中取值,为我们描述世界提供了一个更符合实际的方法和工具。1993年Gau和Buehrer提出了Vague集的概念(与Atanassov提出的直觉模糊集的概念相同)将集合中元素的取值定义为[0,1]中的一个子区间,进一步加强了对客观世界描述的真实程度。Vague集是一个有着广泛应用前景的理论,目前国外已有些学者将此技术     

基于Vague熵的Vague集相似度量

对当前Vague集相似度量及Vague熵之间的关系进行了分析,指出它们并不匹配,本文分析了Vague熵的影响因素,给出一种新的Vague熵定义及一种新的计算公式,提出基于熵的Vague集新相似度量,与现有方法相比,本文的方法可以像普通模糊集一样,一个Vague集的熵可由它与它的补集间的相似度量较好地刻画.     

Vague集之间相似度量的新方法

Vague集的相似度量是Vague集在各个应用领域中的关键技术。论文根据相似工程学原理,指出一个相似度量必须满足的约束条件,提出一种改进的Vague集相似度量公理化定义,然后引入一种新的Vague集相似度量方法,并证明它满足这些公理化条件。最后,用实例说明其应用以及该方法的有效性和直观性。     

多测度Value集相似度量

针对单一测度度量Vague集相似性上的缺陷,提出了两种Vague集的多测度相似度量.给出了一种Vague集的单形体几何表示方法,亦即将Vague集的真、假隶属度和未知度表达为划分单形体同一平面的3个三角形,进而提出了适合于度量Vague集相似性的面积测度,并结合距离测度和未知度测度构造了Vague集多测度相似度量,以在空间上体现出“点-线-面”多特征相似性度量格局.实例验证了多测度相似度量的有效性和优越性.     

离散Vague集的相似度

全面分析了近年来百余篇关于Vague集理论及应用的论文,将以往Vague集的相似度分为5类,指出了它们存在的一些不足之处。在此基础上,给出了更一般的离散Vague集间的相似度。     

关于Vague集之间的相似度量

首先提出了定义一个Vague集之间的相似度量所应该满足的若干准则,而后指出了Chen给出的vague集之间的相似度量所存在的缺陷,并分析了李凡提出的vague集之间的相似度量,在此基础上,基于对不确定性信息处理的背景,提出了一种新的相似度量方法。研究了这一新的相似度量的性质。     

Vague集之间的相似度量

分析了Chen给出的一种度量Vague集(值)之间相似程度的度量方法,指出了这种相似度量方法所存在的缺陷.在此基础上,给出了一种新的相似度量方法.由于该方法具有较好的性质,更具合理性,因而是一种较为理想的检测Vague集(值)之间相似程度的度量方法.