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1.
直觉模糊语义匹配的相似性度量   总被引:11,自引:3,他引:11  
首先引用Atanassov直觉模糊集的基本概念和运算,综合考虑其隶属度函数与非隶属度函数两个因素的影响,通过对Zadeh模糊集相似度的计算模型进行扩展,给出了直觉模糊语义匹配的相似度的几种扩展计算方法,即最大最小法、算术平均最小法、几何平均最小法、相关系数法、指数法等,并举例阐明其应用,从而使直觉模糊语义匹配度的计算方法得到进一步拓广。最后,研究了直觉模糊相似关系,证明了直觉模糊相似矩阵的一个定理。  相似文献   
2.
基于目标函数的直觉模糊集合数据的聚类方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法。该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题。通过增加非隶属度参数对模糊c〖CD*2〗均值(fuzzy c means, FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵〖WTHX〗U〖WTBZ〗和目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述,把聚类归结为一个带约束的线性规划问题,适用于大数据量的情况。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。  相似文献   
3.
针对现有直觉模糊集合间距离度量的局限性,提出一种基于加权Minkowski距离的相异度度量方法。该度量方法适合于连续论域中集合间距离的测量,而且通过引入加权参数解决了各个属性具有不同权重的实际问题,同时克服了现有IFS距离度量的缺陷,进而解决了几个特殊直觉模糊集合之间距离度量问题。通过算例分析比较,证明了该方法在现存的距离度量方法中是比较优越的。  相似文献   
4.
直觉模糊推理的语义匹配度   总被引:2,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
首先引用Atanassov直觉模糊集的基本概念及运算,描述了直觉模糊逻辑运算及其知识表示形式,重点给出了直觉模糊逻辑命题真值的对称合成方法,定义了直觉模糊逻辑命题的基本运算。讨论了计算直觉模糊集语义匹配度的若干途径,包括贴近度、语义距离、相似度、复合条件的匹配等。最后,阐明了直觉模糊推理冲突消解的基本思想。  相似文献   
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