Vague集相似度量模型的研究

鉴于Vague集的相似度量在模糊推理、模式识别、聚类分析、决策分析等领域的广泛运用,本文首先对已有Vague值的相似度量模型进行了分析,发现已有的模型在应用时所得的结果或者不符合人的直觉,或者明显违背客观实际,或者存在区分度不足.然后提出了一个新的Vague值相似度量模型m(x,y)=1/2+φ(x,y)/2-S(x,y)/4-|tx-ty|/4,并证明了该模型满足文献[1-4]相似度量的公理化定义.在提出的Vague值相似度量模型的基础上,建立了Vague集的相似度量一个新模型M(A,B)=(n∑i=1m(A(xi),B(xi)))/n.最后,通过数值实验,新模型度量结果又较好符合人的直觉以及具有较好的区分度.     

Vague集相似度量模型的研究

鉴于Vague集的相似度量在模糊推理、模式识别、聚类分析、决策分析等领域的广泛运用,本文首先对已有Vague值的相似度量模型进行了分析,发现已有的模型在应用时所得的结果或者不符合人的直觉,或者明显违背客观实际,或者存在区分度不足。然后提出了一个新的Vague值相似度量模型m(x,y)=1/2+ψ(x,y)/2-S(x,y)/4-|tx-ty|/4,并证明了该模型满足文献[1-4]相似度量的公理化定义。在提出的Vague值相似度量模型的基础上,建立了Vague集的相似度量一个新模型M(A,B)=∑ni=1m(A(xi),B(xi()))/n。最后,通过数值实验,新模型度量结果又较好符合人的直觉以及具有较好的区分度。     

双论域区间值直觉模糊vague粗糙集及其应用

区间值直觉模糊集可诱导出vague集和粗糙集，而后两者的结合具有不确定性深入分析的优势.立足双论域区间值直觉模糊粗糙集，引入vague集进行融合扩张，研究双论域区间值直觉模糊vague粗糙集.首先，定义区间值直觉模糊vague相容类，构建双论域区间值直觉模糊vague粗糙集模型，提出关于双逼近近似和三支决策区域的计算算法，并确立该模型的精确度、粗糙度、依赖度.然后，研究该模型的近似算子与不确定性度量的性质.最后，采用医疗例子进行模型计算、度量测量、性质验证，并得到关于患者临床诊断的患病分析与治疗决策.     

基于三维Vague向量的相似度量

现有vague的相似度量基本可分为基于记分函数、距离和最大最小值的三类度量方法.本文在分析它们的缺陷后,利用向量空间的性质,结合vague集的三维特性提出了一种新的基于向量夹角余弦的相似度量构造方法,并通过数据对比分析显示该方法的优越性,最后给出了新的Vague集相似度量在智能决策中的应用方法和应用实例.     

基于Vague集理论的冲突分析模型

为了改进Pawlak提出的冲突系统的不足,结合Vague集的优点,给出了基于Vague集的冲突系统.为了确立基于Vague集的冲突系统的联盟,分析了各种基于Vague集的相似度量的不足,在此基础上给出了一种新的基于Vague集的相似度量,同时定义了一个由该相似度量诱导出的冲突函数,新冲突函数可以很好地解释基于Vague集的冲突系统中局中人之间的冲突.根据新冲突函数构造基于Vague集的冲突系统的谈判模型,最后用一个实例说明了新冲突分析模型的合理性.     

基于Vague集加权相似度量的近似推理

基于Vague(值)集间的相似度量的公理化定义,给出两个新的Vague(值)集间加权相似度量公式,细化了线性插值法进行近似推理的过程,并应用一个新加权相似度量公式进行推理,实例表明近似推理是可行的.     

一种基于包含关系的Vague集新相似度量方法

针对已有相似度量方法考虑因素不全面的情况,本文从二次投票出发同时考虑了二次投票中支持度、反对度和未知度的包含关系,合理设置系数,提出一种新的基于包含关系的Vague集相似度量方法,理论证明新相似度量方法满足相似度量的基本准则。分别选取小样本和大样本与已有相似度量方法进行比较,提出了一种新的相似度区分能力的定义。实验结果表明：对于小样本数据,本文提出的相似度量方法区分能力最大为0.14;对于大样本数据,本文提出的相似度量方法区分能力最大为119.8。将新相似度量方法分别应用于故障诊断、模式识别和多准则决策中,结果表明新的相似度量方法能够有效和合理地区分数据。     

基于信息粒的信息系统设计案例推理

针对信息系统设计中粗粒度CBR所存在的不足,提出基于属性相似性度量的信息粒划分,以形成有效的信息粒知识进行存储. 在已有需求模型和设计模型的基础上,提出采用信息系统决策表表示需求对象,同时运用属性相似性度量的信息粒划分方法进行案例检索和案例重用,并提供有效的算法以得到满足需求属性的相似案例.     

一种基于积的vague集合相似性度量方法

为便于度量同一论域vague集合之间的相似性,定义vague集合之间的内积、外积、下积和上积等运算,在此基础上提出一种基于积运算的vague集合相似性度量方法,证明该方法的合理性,并通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

Vague集元素等相似度图形化表示

基于Vague集元素之间相似度量的讨论,将已有的Vague值相似性公式用图形表示,提出Vague值等相似度曲线,该曲线能更直观地体现出Vague值之间的相似性关系,并可非常清晰地反映常见相似性公式的优缺点,为相似度量提供了一种更简单、更有效的研究与评测工具。     

基于Lukasiewicz蕴涵算子的Vague集相似度量

分析了Vague集存在未知度,表明了存在不确定性的原因。指出了现有Vague集相似度量方法存在的不足。在充分考虑了Vague集不确定性和对Lukasiewicz蕴涵算子进行研究后,提出了一个基于Lukasiewicz蕴涵算子的Vague集相似度量新方法;并证明该方法满足相似度量基本准则。通过与现有相似度量方法的比较,说明新的相似度量方法克服了现有相似度量方法的不足,考虑了未知度因素对相似度量的影响,能够有效合理地区分数据。     

一种新的基于核函数的Vague集间的相似度量

分析了已有Vague集之间相似度度量方法存在的缺陷. 在此基础上,充分挖掘Vague值中的不确定信息,利用两个Vague值核函数取小、取大的比值给出新的相似度量方法,给出基于动态核函数的Vague值的相似度定义,以及相应的Vague集和Vague元素的相似度定义. 并通过例子说明该方法适用于Vague环境的行为分析问题.     

改进的Vague值间相似度量一般公式及其地标排序应用

针对现有Vague值间相似度量一般公式以常数为调节系数存在的不足,提出对其未知度子项调节系数增加与Vague值自身有关的函数的改进方法,给出了该函数应满足的条件。提出了一种包含该函数的新的Vague集间相似度量,对其性质进行讨论;并基于现有Vague集间相似度量,给出了一种该函数的选取方法。与现有相似度量比较表明,提出的相似度量明显改善度量结果的合理性和区分能力。与多准则模糊决策方法相结合,将提出的相似度量用于地标排序,表明其有效性、可行性和优越性,同时为地标排序提供了一种新方法。     

多元线性模型协差阵基于LSE无偏估计数据点影响分析

本文给出多元线性模型协差阵基于LSE无偏估计的影响函数,得出其对数据点异常值不具有稳健性的结论,为对其进行数据点影响分析奠定了理论基础;提出一种影响度量,对于正态模型,优于已有的似然距离.计算了一个实例.     

金融风险的度量方法研究

VaR模型作为银行界度量市场风险的标准模型,经过多年的研究和实践人们逐渐发现vaR模型存在风险度量不充分,投资组合风险度量值偏小等一些先天性的不足。本文通过比较了极值理论下的风险度量模型,对金融风险度量模型提出新的改进。     

基于Bhattacharyya系数的改进相似度度量方法

相似度度量是基于邻居的协同过滤推荐算法中的关键步骤,对推荐结果的优劣有至关重要的影响。基于Bhattacharyya系数的相似度度量方法虽然解决了依赖于共同评分的问题,但忽略了评分值绝对数量对结果的影响。同时,当项目间相同评分值数量占比小时,基于Bhattacharyya系数的相似度度量方法存在计算准确性差的缺点。为此,引入Laplace校准法和权重赋值法对该相似度度量方法进行改进。改进后的方法不仅克服了原方法的不足,而且还充分利用所有评分信息,提升计算的准确性。数据实验结果表明,提出的相似度度量方法性能优于改进前的算法及传统的度量方法。     

有效的XML检索结果的相似性度量

相似性度量是聚类等问题中的核心问题.本文研究了XML检索结果的相似性度量,提出了一种新的结构的和内容的XML检索结果相似性度量.首先,在结构方面,提出了两个结构相似性度量:纵向结构相似度和横向结构相似度,它们基于不同的特征集,体现了结构的不同方面的相似度.在内容方面,提出用带有结构的内容模型来描述内容,基于这一内容模型提出了内容相似度.最后进行了实验,在实际数据集和合成数据集上的实验结果都显示,结构相似度和内容相似度都具有很好的准确性.     

Vague集相似度量及其在模式识别中的应用

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,而相似度量是其中的关键技术．目前虽有多种相似度量的方法被提出,但还没有一个相应的相似度量约束条件标准．在Li(2003)的相关工作之上提出一种改进的Vague集相似度量公理化定义,指出一个相似度量必须满足的约束条件．然后引入两种新Vague集相似度量方法,并证明它们满足这些公理化条件,最后给出一个它们在模式识别的应用实例．     

用于敏感属性保护的(θ,k)-匿名模型

提出一种(θ,k)-匿名模型,通过对记录进行语义分析确定敏感属性值的相似或相异性,将一个确定了k值的等价类分成θ组,使记录在组内保持敏感属性值相似,在组间保持敏感属性值相异,并采用距离度量方法划分等价类.实验结果表明,(θ,k)-匿名模型可以在较低的信息损失下,同时抵制背景知识与相似性双重攻击.     

Vague集之间相似度量的分析与研究

分析了现有的5种Vague集(值)之间相似度量的方法,指出这些度量方法不能准确刻画Vague集(值)之间相似度量的本质,导致了错误的推论.通过确定2个Vague值之间精确相似度存在的最小区间,得到一种新的度量方法--最小区间法.该方法不仅具有较好的特征和度量效果,而且为匹配算法的改进提供了数学基础.