粗糙Vague集（值）间k步相似度量新方法

对粗糙集、Vague集及粗糙Vague集的概念、知识表示方法进行了讨论,描述了粗糙Vague集的相关概念,在研究了粗糙Vague集相似性度量方法的基础上,提出了一种对踌躇度п_v（x）k步细化的k步相似度量新方法,并且研究了该方法的相关性质。进一步对k步相似度量在k趋向无穷时求极限,得出粗糙Vague集退化为模糊集的特例情况。     

一类Vague集间的相似度量

研究了Vague值的（α,β） 扩展的性质,提出一类基于这种扩展的Vague集间的相似度量。在模式识别中的应用实例表明这类公式是实用的。     

粗糙Vague集(值)相似性度量的一种新方法

对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了讨论,把粗糙集和Vague集进行了融合,描述了粗糙Vague集概念,给出粗糙Vague值的相关概念及其相似性度量的一种新方法,研究了粗糙Vague集的相关性质及其相似性度量的方法。     

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。     

一个基于未知度的Vague集（值）相似度量新方法

相似度是研究和应用Vague集(值)的重要工具.分析了现有Vague集(值)之间的相似度量方法,揭示了这些方法不能准确刻画Vague集(值)之间相似度量的本质,并总结了相似度量的一般准则,指出了影响Vague集相似度量的3个因素.在此基础上充分考虑了未知度,它为Vague集之间的相似度提供了一种更好的度量方法.最后用实例说明其应用以及该方法的有效性和直观性.     

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。     

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。     

Vague集（值）间相似度量的系列公式

提出Vague（值）间相似度量的系列公式,证明了在这些公式中的5个公式是分辨力非常强的公式,这些公式中的1个公式是分辨力非常弱的公式。     

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。     

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集之间的相似度量新方法*

为了构建一个新的Vague集之间相似度量方法,运用比较法和Vague理论,分析现有的相似度量方法的缺陷所在,给出了一种新的相似度量公式, 该公式不但包括了衡量Vague值（集）的相似的必要参数,且考虑到无论是Vague值区间两端的距离、核距离还是未知度距离,距离越大,对Vague值相似性的影响也越大,相似度越小,使之更直观、更符合实际情况。最后通过定理证明以及与相关文献的比较说明该方法具有更好的度量效果。     

Vague 集之间相似性的度量方法

指出现有Vague集相似度量方法的不足,分析了其存在不足的根本原因,给出了一种Vague集相似度量的新的计算方法.通过实例说明了该计算方法的有效性和合理性.     

Vague集（值）之间的新相似度量

提出Vague集（值）之间的新相似度量,给出一个区间值数据向Vague值数据的转化公式。农业领域的应用实例进一步表明这些公式是实用的。     

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。     

Vague集上一个新的贴近度公式

基于已有文献给出的一般性Vague集上贴近度的表达式,结合已提出的几个贴近度公式,研究了一个新的贴近度公式具有的性质,揭示了几个贴近度表达式之间的关系。     

Vague集相似度量的比较研究

给出了完整的Vague集相似度量约束准则,在此基础上对现有的Vague集相似度量的缺陷,进行了定量分析和证明。在充分考虑了支持度、反对度、未知度以及核函数概念之间相互关系后,提出了一种新的Vague集相似度量。通过对定理的证明以及与其他相似度量违反直觉例子的比较,表明新的相似度量全面考虑了各种约束准则,符合人们直观感觉。给出了新的Vague集相似度量在智能决策中的应用方法和应用实例。