时间序列的夹角距离及相似性搜索

提出一种面向相似性搜索的时间序列近似表示和度量方法.在自适应分段线性表示的基础上,使用相邻线段间的夹角构成的角度序列近似表示时间序列,并给出夹角距离度量方法的概念和基本性质的证明过程.序列的夹角距离克服了用点距离度量相似性时鲁棒性差以及物理概念不明确等缺陷,而且具有平移和旋转不变性的突出优点.对人工数据和实际股票数据进行相似搜索,实验结果证明该方法的有效性.     

面向相似性查询的时间序列距离度量方法述评

从一元时间序列和多元时间序列两个方面对当前提出的主要时间序列距离度量方法进行了述评.深入分析了各种算法的原理和特点,比较了算法对时间序列形变的支持情况以及时间复杂度.从客观上讲,各种算法之间并不具有绝对的优劣关系,每种算法的原理和特点各异,适用的问题领域也不一样.对于工程应用中选择时间序列距离度量方法具有指导意义,同时对于设计新的距离度量方法也具有参考价值.     

模糊数据库中的语义距离及模糊视图

本文首先提出了一种属性具有加权模糊值的模糊关系数据库模型,引入了语义距离及模糊视图的概念.语义距离为描述模糊查询条件提供了手段.模糊视图为多用户共享模糊数据库和数据保护提供了基础.文章指出了它们的一些应用,特别是在由复杂对象构成的库中检索类似对象的应用,例如建筑设计及案件侦破等.本文提出了工程设计数据库的思想.     

基于Hausdroff距离的传感器模糊评价

为有效处理传感器可靠性分析中的不确定性信息,提出了一种模糊风险分析方法。传感系统各部件的失效概率和损失程度都被描述为语言变量,并用三角型模糊数量化语言变量。利用模糊数运算算子获得传感器系统整体的损失程度。提出一种新的基于Hausdroffdistance的相似性测度以确定系统损失所属等级。最后,利用一个算例验证了所提出的模糊分析方法的有效性。     

模糊熵、距离测度和相似性测度之间的关系

模糊熵、距离测度和相似性测度是模糊集合的三种重要度量,许多学者对三者之间的关系进行了研究。采用更为严格的定义,通过定义模糊集合之间新的运算研究了三者之间的关系,给出了三者之间的相互诱导公式。对部分公式进行了举例说明。     

基于形态距离及自适应权重的相似性度量

针对传统的动态时间弯曲算法的性能容易受到离群点以及局部噪声点的影响,同时对于复杂数据的处理能力较差。对此,文中提出基于形态距离及自适应权重的相似性度量算法。该算法首先利用 趋势滤波对原始待比较序列进行降维,压缩;其次引入形态距离计算两时间序列的距离矩阵,最后利用自适应赋权的距离函数抽取出各个子序列所含的信息量差异并结合动态时间弯曲完成最终时间序列相似度量。实验表明该算法有更强的鲁棒性,能够更好的利用序列的形态特征完成宏观的相似性度量,同时在处理复杂数据时更加精确,高效,稳定。     

基于分段极值DTW距离的时间序列相似性度量

在时间序列相似性的研究中,通常采用的欧氏距离及其变形无法对在时间轴上发生伸缩或弯曲的序列进行相似性度量,本文提出了一种基于分段极值DTW距离的时间序列相似性度量方法可以解决这一问题。在动态时间弯曲(DTW)距离的基础上,本文定义了序列的分段极值DTW距离,并阐述了其完整的算法实现。与传统的DTW距离相比,分段极值DTW距离在保证度量准确性的同时大大提高了相似性计算的效率。文中最后运用MATLAB作对比实验,并给出实验结果数据,验证了该度量方法的有效性与准确性。     

基于距离和模糊的MPSK及MFSK信号识别

针对目前信号的调制方式识别存在需要先验信息的不足以及利用信号特征参数固定阈值造成误判调制方式的问题,提取了只随信号类别和信号进制不同而相异的特征参数,结合特征参数距离和模糊评判完成信号的调制方式识别。理论分析和计算机仿真表明用该方法区别MPSK信号和MFSK信号效果理想。     

一种基于最小距离编辑法的模糊地址识别模型

由于受到客户方言及语言习惯因素影响,加之呼叫中心客服坐席手工记录客户地址的形式不统一,难以实现精确筛选细化到小区、村庄级别的相近地址,支撑定位客户反映的频繁停电等问题。该文提出了一种地址模糊匹配模型,根据地址信息的字符和拼音形式,利用最小编辑距离算法和支持向量机分类相结合的新型模糊识别方法,能够实现对相近地址的精准研判。仿真结果表明,该方法可以克服谐音字对地址识别的影响,具有计算速度快且识别能力强的优势,能够支撑筛选频繁停电地址等场景应用。     

基于动态距离的模糊社区识别算法

社区识别技术是公共安全领域潜在危害行为预警预测和已发生危害行为追踪溯源的基础，针对传统社区识别算法将社区视作单一集合而无法描述社区主次成员的问题，提出一种基于动态距离的模糊社区识别算法。该算法将传统的单一社区结构划分为核心区域和边际区域，以边际区域来描述社区的模糊区间。该算法首先将网络设想为动态演变模型，网络中的任意节点均会与其他节点产生互动，互动将改变各节点间距离，距离也反过来影响互动。在阈值的界定下，受到多个社区吸引的节点被划分到边际区域，最终距离分布趋于稳定，各个社区结构得以显现。通过对比实验验证了CDFDD算法在社区识别上的有效性。     

基于形态相似距离的时间序列相似性度量

时间序列的相似性度量是时间序列分析的基础工作之一,是进行相似匹配的关键。针对欧几里德距离描述分段趋势的不足和各种模式距离对应分段之间距离值的离散化问题,提出一种基于形态相似距离的时间序列相似性度量方法,标准数据集上完成的识别和聚类实验表明了该方法的可行性和有效性。     

一种新的Vague集距离测度及其应用

在给出Vague集及其距离测度的概念后,将单个Vague值作为一个区间,运用Vague集向Fuzzy集转化的思想将区间离化为点,通过求点的欧式距离得出两个Vague值之间的距离测度。分析了该公式的性能,并讨论了它在模糊识别中的应用。     

Distance and similarity measures of Pythagorean fuzzy sets based on the Hausdorff metric with application to fuzzy TOPSIS

Pythagorean fuzzy sets (PFSs) were proposed by Yager in 2013 to treat imprecise and vague information in daily life more rigorously and efficiently with higher precision than intuitionistic fuzzy sets. In this paper, we construct new distance and similarity measures of PFSs based on the Hausdorff metric. We first develop a method to calculate a distance between PFSs based on the Hasudorff metric, along with proving several properties and theorems. We then consider a generalization of other distance measures, such as the Hamming distance, the Euclidean distance, and their normalized versions. On the basis of the proposed distances for PFSs, we give new similarity measures to compute the similarity degree of PFSs. Some examples related to pattern recognition and linguistic variables are used to validate the proposed distance and similarity measures. Finally, we apply the proposed methods to multicriteria decision-making by constructing a Pythagorean fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution and then present a practical example to address an important issue related to social sector. Numerical results indicate that the proposed methods are reasonable and applicable and also that they are well suited in pattern recognition, linguistic variables, and multicriteria decision-making with PFSs.     

Generalized picture distance measure and applications to picture fuzzy clustering

Picture fuzzy set (PFS), which is a generalization of traditional fuzzy set and intuitionistic fuzzy set, shows great promises of better adaptation to many practical problems in pattern recognition, artificial life, robotic, expert and knowledge-based systems than existing types of fuzzy sets. An emerging research trend in PFS is development of clustering algorithms which can exploit and investigate hidden knowledge from a mass of datasets. Distance measure is one of the most important tools in clustering that determine the degree of relationship between two objects. In this paper, we propose a generalized picture distance measure and integrate it to a novel hierarchical picture fuzzy clustering method called Hierarchical Picture Clustering (HPC). Experimental results show that the clustering quality of the proposed algorithm is better than those of the relevant ones.     

模糊粗糙集的相似度量和相似性方向

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的软计算工具,在人工智能及认知科学等众多领域已经得到了广泛的应用。相似度量的研究是模糊集理论与粗糙集理论的热点问题之一。文章提出了一种更精确、更合理的相似度量方法,讨论了它的一些性质。然后,在此基础上提出了模糊粗糙集的相似性方向的概念,用于比较两个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小,并给出了一个关于相似性方向的判别函数。这在近似推理、模式识别和决策分析等领域有着广泛的应用。最后,通过一个实例,分析说明了这种相似度量方法和相似性方向的判别方法是更合理更有效的。     

Vague集的模糊熵和距离测度的相互诱导关系

Vague集自提出以来,由于它在各个领域中的广泛应用而引起众多学者的注意,而模糊熵和距离测度是其中的关键技术。目前已有多种Vague集的模糊熵和距离测度的计算方法被提出来,但所有这些研究都没有讨论两者之间的联系。论文基于Vague集的模糊熵和距离测度的公理化定义,给出两者之间的相互诱导关系,建立了模糊熵和距离测度之间的联系。     

The distance measures between q-rung orthopair hesitant fuzzy sets and their application in multiple criteria decision making

In this paper, we first introduce the concept of q-rung orthopair hesitant fuzzy set ($q$-ROHFS) and discuss the operational laws between any two $q$-ROHFSs. Then the distance measures between $q$-ROHFSs are proposed based on the concept of “multiple fuzzy sets”, and we develop the TOPSIS method to the proposed distance measures. The proposed distance measures not only retain the preference information expressed by $q$-ROHFSs, but also deal with the $q$-rung orthopair hesitant fuzzy decision information more objectively, In fact, the method can avoid the loss and distortion of the information in actual decision-making process. Furthermore, we give an illustrative example about the selection of energy projects to illustrate the reasonableness and effectiveness of the proposed method, which is also compared with other existing methods. Finally, we make the sensitivity analysis of the parameters in proposed distance measures about the selection of energy projects.     

基于Vague集投影及距离的相似度量方法

根据Vague集距离及投影的概念,提出了一种新的相似度量方法,结合二维图形说明投影越大、距离越小,Vague集之间的相似度就越大,接着证明了该方法满足相似度量的约束条件,最后通过与已有方法的比较说明该方法的有效性。