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.     

一种新的Vague集相似度量方式

在分析比较当前几种Vague集相似度量方法及其优缺点的基础上,提出一种新的Vague集相似度量方法.该方法充分考虑支持度以及真隶属度差距和假隶属度差距,并且区分隶属度差距的方向.该方法更符合实际,它为Vague集之间的相似度提供了一种更好的度量方法.     

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.     

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．     

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。     

双枝模糊集与Vague集的关系

研究了双枝模糊集与Vague集的关系,指出对于给定的双枝模糊集,可以求得它的伴随Vague集;给出了双枝模糊集与它的α-伴随Vague集的关系定理;研究表明:可以利用Vague集的一些成熟的理论来研究和拓展双枝模糊集理论,以相似度量为例,基于Vague集现有的相似度量方法,利用双枝模糊集的α-伴随Vague集的相似度量作为双枝模糊集的相似度量。     

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.     

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．     

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Vague软集相似度量的快速估算模型

根据Vague集和Vague软集的理论,提出了一种计算Vague软集相似度量的公式,构造了一种工程项目造价的快速估算模型.首先确定工程项目的特征集,建立典型工程的特征矩阵,然后利用区间数转换成典型工程对拟估工程的Vague集隶属度矩阵,再根据Vague软集相似度量的公式,计算出典型工程与拟估工程的相似度,最后由相似度最大的典型工程来计算拟估工程造价.通过实例验证了该模型的合理性、有效性.     

Vague集的贴近度

文章定义了Vague集的序关系,引入并研究了Vague集的贴近度。所得结果推广了Shiy-MingChen的作者的一些工作。     

粗糙Vague集及其相似度量

对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了研究，提出了粗糙Vague集的概念．研究了粗糙Vague集的相关性质，提出了粗糙Vague集相似度量的方法．     

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Vague集的双向近似推理

给出了一种新的Vague集间的上似度量方法，提出了Vague集间相似方向的概念，可以用它来描述两个相似Vague集中哪个所包含的信息更精确，并给出了一个判定方法，在此基础上给出了一种基于Vague集的双向近似推理方法，该方法更好地利用了Vague集信息的精确性，从而提高了推理的精确性和适用性，为智能系统中的近似推理提供了一个十分有用的工具。     

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。     

基于直觉模糊C-均值的客户聚类和识别方法

客户聚类和识别是大规模客户化生产中产品/服务快速有效设计的基础.考虑客户需求信息的不确定性,提出了基于直觉模糊C-均值的客户聚类算法.针对传统基于欧式距离的C-均值聚类方法无法计算直觉模糊数组间距离的缺点,采用直觉模糊交叉熵方法处理算法中的距离计算问题.同时,直觉模糊交叉熵还用来计算新客户和各客户类间的偏好相似度,进行客户识别.最后以某工程机械企业服务开发中的客户聚类和识别为例,验证了所提方法的有效性.