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。     

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。     

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。     

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.     

考虑犹豫度的Vague集相似度量方法

研究了本刊2008年第4期王伟平的论文“Vague 集之间相似性度量的基本准则与一般方法”中的Vague集间相似度量方法的优点和不足,考虑到犹豫度之差对相似度的影响,提出同时考虑真隶属度、假隶属度、相对优势、犹豫度之和以及犹豫度之差的Vague集相似度量方法,并证明王伟平相似度量方法的不足和新相似度量方法的优点,并把新相似度量方法应用于病症诊断中。     

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.     

一类新的Vague集间的相似度量方法及其应用

相似度量是研究和应用Vague集的重要工具。首先介绍了Vague集的概念,接着用实例说明已有的Vague集相似度量在某些情况下并不适用,并分析了造成不适用的原因,进而给出了Vague集相似度量的公理化定义,提出了一种新的Vague集之间的相似度量,并将其应用于模式识别中。     

Vague集相似度量

在不确定信息处理中,判定两个知识模式的相似度是知识划分、规则推理的前提.Vague集是处理模糊信息的一种有效工具,众多学者提出了基于Vague集的相似度量方法,但这些方法不足以准确描述Vague集的相似本质,并且度量的准确度较低.本文提出了一种度量Vague集相似度量方法的标准,为研究Vague集相似度量提供了参考;提出了一种新的Vague集相似度量的方法.实验结果表明,本文方法的区分能力高,并且有更好的度量效果.     

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。     

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.     

基于关联熵系数的粗糙Vague集相似性度量方法

粗糙Vague集是将粗糙集和Vague集理论相互融合以处理不确定性信息的一种理论工具。本文在深入研究Vague集及粗糙模糊集的关联熵、关联熵系数及集合相似性度量方法基础上,将关联熵和关联熵系数的概念引入到粗糙Vague集,并详细讨论了它们的主要性质,同时证明了关联熵系数满足粗糙Vague集相似度的定义,可用于粗糙Vague集的相似性度量。最后通过实例验证了粗糙Vague集的关联熵系数用于度量粗糙Vague集之间相似性程度的有效性,该理论为粗糙Vague集相似性度量提供了一种新方法。     

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。     

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.