一种基于未知度的Vague集相似度量新方法

分析了现有的相似度量方法,提出了一种基于未知度Vague集相似度量的方法,证明该方法满足基本准则,通过实例与现有相似度量方法的比较,说明新的方法区分能力较高,具有一定的有效性和优越性。     

基于未知度的Vague集相似度量方法研究

分析并指出了现有的相似度量方法的不足,考虑了未知度在相似度量方法中的影响,提出了一种基于未知度Vague集相似度量的方法,通过实例说明该方法具有一定的有效性和优越性。     

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。     

一个基于Vague集相似度量的近似推理方法

对文献[1]中提出的一种基于Vague集之间相似程度的度量方法进行了分析,指出了这种相似度量方法存在的缺陷。在此基础上,给出了一种改进的相似度量方法。同时,我们还给出了一种新的Vague集的交并运算规则,并在新的交并运算基础上,提出了一种基于Vague集相似度量的近似推理方法。最后,用实例说明了这种近似推理的推理过程。     

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.     

Vague集（值）相似性度量

不确定信息对Vague值（集）相似性度量的影响非常复杂、难以刻画,现有的度量方法大多都忽略了该因素。为此,在已有主要研究方法的基础上尝试以二次投票模型为背景考虑了不确定信息对Vague值（集）相似性的影响,提出一种新的Vague值（集）相似性度量方法,并对其性质进行了较系统的分析。通过与现有主要方法的比较,表明该方法具有较好的相似度区分能力。将新的Vague值（集）相似度量用于多准则模糊决策中,考虑候选方案与理想方案在相应准则下相似度的大小得出最佳方案。并通过实例分析验证了该方法的有效性和可行性。     

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。     

一种基于支持系数的Vague集（值）相似度量新方法

对现有的一些Vague集（值）相似度量算法进行分析,指出了这些方法在计算相似度方面的片面性与局限性。通过对Vague集中元素的未知度进行分析,并引入支持系数来调节未知信息对真、假隶属度的影响,从而提出了新的Vague集（值）相似度量算法,通过模式匹配的实例验证了该算法的实用性。通过与以往的一些算法进行比较,充分证明了新算法的合理性与有效性。     

一种Vague集相似度量的新方法

提出了一种Vague集相似度量的新方法,该方法充分考虑到未知度对相似度量的影响。先用理论证明了它满足相关基本规则,进而通过分析它与一些经典的相似度量方法,在具体实例中得出的不同结果,说明了它具有的有效性和优越性。     

计算Vague集贴近度的一种新方法

指出了Chen给出的Vague集的贴近度存在的缺陷,并分析了李凡[1]提出的贴近度。在此基础上,引入了Vague集(值)的距离概念,进而引入并研究了Vague集(值)的贴近度,并证明了这一新的贴近度的性质。     

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集间的一种新相似度量

Vague值的转化的递推定义被给出,Vague值的三维表示是Vague集思想的直接体现,基于三维表示和Vague值的转化而提出一种Vague集之间的相似度量,最后这个公式被应用于一个模式识别的例子中.     

Vague集之间的相似度量

1.引言 众所周知,传统模糊集合F的隶属函数μF(x),给每个对象x∈U分派[0,1]上的一个实数作为它的隶属度.要注意的是隶属函数给每个对象分派的是一个单值.     

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.     

基于记分函数的区间值Vague集的相似度量

分别利用区间的中值和Hausdorff测度将基于记分函数的实数型Vague集的相似度方法扩展到i-v Vague集上，比较各种方法的优缺点．并且充分利用Vague集的性质，给出动态的i-v Vague集之间的相似度量方法．     

Vague值与Vague集的多测度相似度量

针对Vague值(集)相似度量问题,指出了采用单一测度构造Vague值(集)相似度量的不足,根据不同测度表现的不同相似性度量特点,提出了两种由距离测度、未知度测度和熵测度三种测度结合的Vague值(集)多测度相似度量,并给出了相应的定义和性质.多测度相似度量体现出了多特征度量相似性的特点,若距离与熵测度失效,未知度测度仍能发挥作用,而距离与熵测度度量结果的综合,则进一步提高了分辨力.实例验证了该多测度相似度量的有效性和优越性.     

基于包含度的Vague集相似度量

在模糊模式识别中经常要根据最大相似度原理来分辨待测样品属于哪种模式．由于现有的vague集相似度量公式都是基于距离测度的，因此只要vague集间距离测度一样，它们就无法分辨，因此非常有必要寻找其它的相似度量计算方法．首先将模糊集上的包含度概念扩展到Vague集上，指出Vague集相似度量可以由包含度诱导出，然后给出一组新的Vague集相似度量计算公式．数值算例证明它们是有效的，最后将它们与现有方法进行比较，发现它们各有所长．