Vague集间新距离的分析和定义

Vague集的相似度量是Vague集在各个应用领域中的关键技术．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．     

Vague集之间的相似度量分析

Vague集的相似度量是Vague集在各个应用领域中的关键技术．本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.     

一种新的Vague集相似度量及在模式识别中的应用

相似度量是研究Vague集的一个关键技术,目前虽有很多学者提出了一些相似度量的方法,但是对在连续论域下的研究甚少.介绍了一种在连续论域下求Vague集贴近度的一种新方法,并且证明了它是满足Vague集贴近度的公理化定义的,最后以实例说明其在模式识别中的应用.     

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。     

Vague集相似度量基本准则和方法的研究

分析了现有的Vague相似度量基本准则并指出了不足之处,提出了新的Vague相似度量基本准则,指出了影响Vague集相似度量的4个因素,提出了一种新的Vague集相似度量方法,最后通过实例说明该方法的合理性和有效性.     

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。     

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.     

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。     

基于不同度量方法的Vague集的相似度量比较

基于海明距离函数,给出了Vague集2种新的相似度量方法.根据不确定信息处理的实际背景,利用Vague集的相似度量应该遵循的5项准则，对常见的几种相似度量性质进行了逐一检验，并将这几种相似度量进行比较,指出了它们的不足.     

一种Vague集相似度量新方法及其应用

分析了影响Vague集相似度量的因素,并充分考虑了未知度对Vague集相似度量的影响,提出了一个新的Vague集相似度量方法,证明该方法满足相似度量的基本准则,通过分析影响相似度量的因素,探讨了现有Vague集相似度量方法存在不足之处,与现有相似度量方法比较证明新的相似度量方法能够有效和合理的区分数据,具有一定的优越性,最后在模式识别的应用实例中,给出了该相似度量方法的模式识别应用过程,实验结果表明了该方法的实用性。     

基于算数平均值的直觉模糊集合的相似度

从几何的角度出发,依据犹豫度将直觉模糊数转化为一个等腰直角三角形,把2个直觉模糊数之间的相似度定义为对应的等腰直角三角形对应点距离的平均值.在此基础上,引入了2个直觉模糊集的相似度,证明了它们都满足相似性公理.通过数值实例与已有的直觉模糊集的相似度进行比较,结果表明该相似度具有一定的优越性.最后,给出了该相似度在模式识别中的应用实例.     

A new minimal rough set axiom group

Rough set axiomatization is one aspect of rough set study, and the purpose is to characterize rough set theory using independahle and minimal axiom groups. Thus, rough set theory can be studied by logic and axiom system methods. To characterize rough set theory, an axiom group named H consisting of 4 axioms, is proposed. That validity of the axiom group in characterizing rough set theory is reasonable, is proved. Simultaneously, the minimization of the axiom group, which requires that each axiom is an inequality and each is independent, is proved. The axiom group is helpful for researching rough set theory by logic and axiom system methods.     

A minimal axiom group for rough set based on quasi-ordering

Rough set axiomatization is one aspect of rough set study to characterize rough set theory using dependable and minimal axiom groups. Thus, rough set theory can be studied by logic and axiom system methods. The classic rough set theory is based on equivalent relation, but rough set theory based on reflexive and transitive relation (called quasi-ordering) has wide applications in the real world. To characterize topological rough set theory, an axiom group named RT, consisting of 4 axioms, is proposed. It is proved that the axiom group reliability in characterizing rough set theory based on similar relation is reasonable. Simultaneously, the minimization of the axiom group, which requires that each axiom is an equation and each is independent, is proved. The axiom group is helpful for researching rough set theory by logic and axiom system methods.     

相似关系粗糙集理论的一个极小公理组

粗糙集公理化是粗糙集理论研究的一个重要部分,其目的是用可靠且独立的公理组对粗糙集理论进行刻画,从而可以用逻辑和公理系统方法对粗糙集理论进行更为深入的研究．经典的粗糙集理论是基于等价关系的,但现实数据中存在更多的相似关系．为刻画基于相似关系粗糙集理论,给出了公理组S,它含有3个公理．证明了公理组的可靠性,它表明了用所给公理组刻画基于相似关系粗糙集理论的合理性．同时还证明了公理组的极小性,即公理组中每条公理是粗糙不等式且各公理是相互独立的．这些研究有助于粗糙集理论研究的深入和完善．     

有限维状态向量的样本轮廓相似度及其度量

为了解决有限维状态向量样本的相似性度量问题,立足于分析样本的几何相似性,提出了样本轮廓的概念,约定了轮廓相似性的度量公理,构造了一种轮廓相似度计算公式。实证分析结果表明:轮廓相似度计算公式具有良好的样本几何相似性的识别能力,由此证明可以推广应用。     

基于集合论的光谱相似性度量及在影像检索中的应用

将高光谱遥感中光谱向量相似性度量转换为相应的集合相似性度量,提出了两种适用于光谱的相似性度量方法,即基于光谱多边形面积和基于特征波段位置匹配度量.实验结果表明,基于光谱多边形的方法能够更有效地综合应用反射率和波长二维信息,有效度量光谱向量相似性.     

基于本体粗糙集的程序代码相似度度量方法

结合本体粗糙集理论,融合粗糙集理论分类处理能力与本体论数据描述能力,提出了一种基于本体粗糙集的个体相似度计算方法,并将其应用于程序代码相似度上。实验结果显示该方法在程序代码相似度度量上具备较好的实际效果,同时也揭示了属性度量和结构度量方法应用上的关系。     

犹豫模糊熵生成算法及在后勤补给基地选址评估中的应用

为了定量地刻画犹豫模糊信息的不确定性程度,将犹豫模糊元和区间值犹豫模糊元的熵推广成了犹豫模糊集和区间值犹豫模糊集的熵。首先给出了犹豫模糊集和区间值犹豫模糊集的熵与相似度的公理化定义,在此基础上提出了犹豫模糊集熵和相似度的一般公式,给出了犹豫模糊集的熵和相似度的生成算法。然后研究了犹豫模糊集的熵与相似度间的关系,提出了基于相似度的熵的一般公式。进一步把犹豫模糊集的熵与相似度的关系的有关结论及各自的一般公式和生成算法推广到区间值犹豫模糊集。最后给出了基于犹豫模糊集熵和相似度的后勤补给基地选址方案可靠性分析的数值例子。