一种计算Vague集之间相似程度的新方法

从Vague集的直觉理解出发，提出了一种新的度量Vague集(值)之间相似度量的计算方法．与文献现有的Vague集(值)之间相似度量的方法进行比较，新方法更加合理，更接近于人的直觉理解，是一种比较理想的度量Vague集(值)之间相似程度的计算方法。     

Rough Vague集相似度量的一种新方法

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.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,提出一种新的Vague集相似性度量方法,在此基础上给出粗糙Vague值相似度量的一种新方法,并研究了该方法的性质,进一步给出粗糙Vague集相似度量的方法.     

Vague集之间相似度量的一种新方法

Vague集是对于模糊集合概念的推广，作为当前模糊信息处理中的一个新兴研究课题，在多个领域中获得了成功的应用，本文提出了Vague集（值）之间的相似度的概念，并给出了一种新的Vague集（值）之间相似度量的方法，该方法与目前国内外众多学者们的方法相比较，具有更好的合理性和度量效果，因而是一种更理想的检测Vague(值）之间相似程度的度量方法。     

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.     

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.     

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.     

基于距离的区间值Vague集的多准则决策方法

研究将实数型Vague集的距离方法扩展成为区间值Vague集的距离度量方法. 给出区间值Vague集的模糊度定义和Hausdorff距离,建立基于距离的区间值Vague集多准则决策的相对优属度法,并通过例子说明实施方法的步骤.     

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.     

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。     

Vague集之间的一种新的相似度量

相似度量是一种在数据处理和分析中十分重要的、有效的和广泛使用的方法,本文在分析比较以前的几种相似度量的基础上,利用对隶属度差距、假隶属度差距以及未知值差距的重视,提出了一种新的相似度量方法,并通过文中的例子证明了该方法是有效的和可行的.     

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．     

Vague集在软件成本估算中的应用

类比估算方法是软件成本估算的常用方法之一,而估算中选择的相似度函数则是估算结果准确有效的关键.由于Vague集可以较好地处理数据中的未知信息与不确定性,因此可使用Vague集来提高软件成本估算的准确性,为项目管理人员提供更加科学的预算保障.为此充分考虑未知度的因素,提出了一个新的基于未知度的Vague集相似度量方法,结合Vague集模糊熵与熵值法来确定不同指标的权重,以获取不同项目之间的相似度.最后将该方法应用在Desharnais数据集进行成本估算,实验结果表明,该相似度量方式较现有方法能够进一步降低估计过程中产生的误差.     

Vague集方案优选规则在高校图书馆员综合素质评价中的应用

Vague集理论是模糊数学的一种推广。介绍了Vague集的基本概念,阐述了Vague集之间的转化公式、相似度量及方案优选规则,通过应用实例分析,阐明了Vague集方案优选规则在图书馆员综合素质评价中的可行性和合理性。     

模糊群决策中专家意见的汇总研究

在考虑相对优势、已知信息与弃权部分3个因素的基础上,分析和比较了典型的Vague排序函数,提出改进的排序函数. 同时考虑专家决策结果的一致性和专家权重的基础上,改进了汇总各专家Vague意见的方法. 案例表明,根据Vague值的相似度量和排序函数能较好地汇总群决策中的Vague意见.     

TOPSIS方法在Vague集中的应用

研究属性值和权重皆为Vague值形式的逼近理想解的排序方法(TOPSIS). 根据Vague集的加法和乘法对属性值加权;根据记分函数确定理想解和负理想解;定义Vague集上的Hausdorff测度,据此度量各方案与理想解和负理想解的距离,在此基础上提出了属性值和权重同时表示赞成度和反对度的Vague集TOPSIS方法,并通过实际算例验证该方法的有效性.     

Vague 集的三维表示

在分析Vague集性能的基础上，提出了Vague集的一种新的三维表示方法，用空间曲线来表示Vague集的隶属函数，能更直观地反映Vague集所包含的模糊信息，在此基础上给出了该Vague集的相似度量算法，反模糊化算法以及近似推理算法。