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 集模糊熵的一个新模型

在对已有Vague集的模糊熵的定义进行分析的基础上,提出了Vague集的模糊熵的新定义.基于Vague集是Fuzzy集的推广,从Fuzzy集的模糊熵的Shnnon模型出发,建立了Vague集的模糊熵新定义下的一个模型.数值试验表明,所建立的Vague集的模糊熵模型与已有的满足新定义的模型有同样的表现.     

Vague集相似度量的一个新模型

分析了已有vague值的相似度量模型的不足,指出了vague值的相似度量建模须考虑的因素,提出了一个新的vague值相似度量模型,并证明了其满足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.实验表明,新模型具有较好的区分度,能克服已有模型的不足.     

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。