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集及其相似度量的新方法

相似度量是Vague集研究中的一个重要内容,对于知识表达、模式识别等研究具有重要意义。引入了Vague值（集）相似度量的基本准则,并对现有的一些Vague值（集）相似度量方法进行研究,发现目前Vague值（集）相似度量方法存在一些缺陷,因此提出了一种新的Vague值（集）的相似度量方法,并通过数据分析验证了新方法的有效性。     

基于Vague集加权相似度量的双向近似推理

本文提出了一种新的Vague集的加权相似度量方法，以解决文献中关于Vague集相似度量的某些缺陷以及权向量中各个分量难以确定的问题，并且提出了Vague集间相似方向的概念，用它来描述两个相拟Vague集中哪个所包含的信息更精确，并给出了一个判定方法。在此基础上的给出了一种基于Vague集加权相似度量的双向近似推理方法，该方法更好地利用了Vague集信息的精确性，从而提高了推理的精确性和适用性。这为智能系统中的近似推理提供了一个十分有用的工具。     

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.     

基于最大最小值的Vague集相似度量方法

通过分析现有Vague集相似度量方法,指出这些方法虽然满足相似度量基本准则,但是在描述Vague集相似性上存在不足之处,并且度量的准确度较低,在分析Vague值的支持度、反对度及其补集之间的最大最小值关系的基础上研究Vague集相似度量方法,给出一种新的Vague集相似度量方法,并证明该方法满足相似度量的基本准则。通过与现有相似度量方法的比较,说明该相似度量方法克服了现有相似度量方法的不足,符合人们的直观感受,能够合理、有效地区分数据。     

一种新的Vague集相似度量

针对以往的Vague集相似度量方法的不足之处,提出了一种新的Vague值相似度的定义,并重新给出了新的Vague集相似度量的定义和性质。最后,又提出了在Vague环境下用Vague集间的相似度和相似度量进行模式识别的方法。通过一些应用实例计算,结果表明,该Vague集的相似度量具有一定的优越性,并提高了Vague集相似度量的精确度。     

关于Vague集的相似度量的一个注

Vague集的相似度量在Vague集的应用中具有极其重要的地位.分析了现有3类Vague集(值)之间的相似度量方法 ,指出这些相似度量方法的分类是源于对特殊Vague值s=[0,1]的处理上.提出Vague集之间新的相似度量的定义.给出Vague集之间新的相似度量公式.该公式的结构是简洁的.     

Vague集及其相似度量

相似度量是Vague集研究中的一个重要内容,具有重要的理论和工程实际意义。本文首先讨论了Vague集的两种扩张原理,并结合Vague集自身的特点及其典型的背景知识,提出了两种Vague集的相似度量方法,同时分析了它们的性质。本文的结果对Vague的研究和工程应用有一定意义。     

Vague集间的相似度量及其在方案优选中的应用

提出了一类基于三维数表示的Vague集间相似度量。一些Vague集间相似度量是这个Vague集间相似度量的特例。提出一种方案优选的方法,并给出了该方法的应用实例。     

一个新的基于Vague集加权相似度量的双向近似推理方法

提出了一种新的Vague集的加权相似度量方法以解决文献[1]中关于vague集相似度量的某些缺陷，并且提出了Vague集间相似方向的概念，用它来描述两个相似Vague集中哪个所包含的信息更精确，并给出了一个判定方法。在此基础上给出了一种基于Vague集加权相似度量的双向近似推理方法，该方法更好地利用了vague集信息的精确性，从而提高了推理的精确性和适用性．这为智能系统中的近似推理提供了一个十分有用的工具．     

边界不确定信息的处理—Fuzzy集和Vague集

Fuzzy集和Vague集都可用于边界不确定信息的处理。文章首先研究了这两种集合间的关系、性质,提出了Fuzzy集和Vague集的边界不确定性都可用犤0,1犦上的一个子区间来进行描述的思想。然后基于一些Vague集相似度量的思想,提出了一种求Fuzzy集和Vague集的相似性度量方法,并建立了基于Fuzzy集和Vague集度量方法的统一模型,该模型在这两种集合相似性度量上是等价的,并给出了该模型满足的性质。     

Vague集的转化与相似度量

基于Vague集的投票模型解释,对Vague进行分步转化,得到转化的极限状态为一模糊集。在此基础上讨论Vague集之间及元素之间的相似度量,给出一系列相似度量公式,并讨论其性质。最后,用实例说明其应用。该文的结论为Vague环境下的信息处理提供有效方法。     

Vague集相似度的积分表示

Chen犤1犦和李凡犤2犦分别研究了Vague集之间的相似度量。笔者也在文献犤3犦中定义了一种新的相似度量。但这些相似度量均定义在有限论域上,对无限论域的情况均未作讨论。该文给出了Vague集之间的相似度的统一概念,基于信息处理的背景,给出了论域X=犤a,b犦上Vague集之间相似度的积分表示,这些结果可以在模式识别、决策科学等领域中得到应用。     

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     

Approximation operators based on vague relations and roughness measures of vague sets

Rough set theory and vague set theory are powerful tools for managing uncertain, incomplete and imprecise information. This paper extends the rough vague set model based on equivalence relations and the rough fuzzy set model based on fuzzy relations to vague sets. We mainly focus on the lower and upper approximation operators of vague sets based on vague relations, and investigate the basic properties of approximation operators on vague sets. Specially, we give some essential characterizations of the lower and upper approximation operators generated by reflexive, symmetric, and transitive vague relations. Finally, we structure a parameterized roughness measure of vague sets and similarity measure methods between two rough vague sets, and obtain some properties of the roughness measure and similarity measures. We also give some valuable counterexamples and point out some false properties of the roughness measure in the paper of Wang et al.     

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。     

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。     

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。