直觉模糊推理的语义匹配度

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。     

直觉模糊匹配的语义距离与贴近度

首先引用Atanassov直觉模糊集的基本概念,阐述了直觉模糊推理的语义匹配问题．给出了计算直觉模糊匹配度的语义距离与贴近度扩展方法,重点研究了直觉模糊贴近度扩展计算模型与直觉模糊语义距离,包括在离散论域和连续论域上的海明距离、欧氏距离、明可夫斯基距离、切比雪夫距离等扩展计算模型,提出了将直觉模糊贴近度与直觉模糊语义距离转换成直觉模糊匹配度的方法。     

基于直觉模糊相似度量的近似推理方法

针对直觉模糊逻辑推理,提出一种基于直觉模糊集之间相似度量的近似推理方法,给出了相关的推理合成运算公式,并用实例说明近似推理的推理过程。该方法的最大优点是概念上更清晰,易于直观理解。     

基于语义的模糊匹配探索与应用

提出了计算词与词之间的相似度，通过比较词语相似度来确定搜索到的信息是否属于某一类特定信息，从而实现基于语义的模糊匹配。实验结果表明，该方法较传统的精确匹配方法、模糊串匹配方法能更好地保存有用信息，提高了过滤结果的完整性和准确性。     

语义相似性度量技术在地名匹配研究中的应用

完善地名自动匹配更新技术,以地名属性信息为契机,采用语义相似性度量技术进行地名匹配研究.研究结果表明:语义相似性度量技术对于地名的自动化乃至智能化匹配技术有着不可替代的支撑作用,并且可以大大简化以及完善原有的地名匹配方法,值得深入研究并实践采用.该研究成果打破了原有地名匹配研究的局限性,有助于其他学者对地名匹配方法的进一步完善与拓展,展现了良好的地名匹配研究前景.     

基于直觉模糊熵的直觉模糊聚类

Atanassov直觉模糊集合是对Zadeh模糊集合最有影响的一种扩充和发展,将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类,具有重要的应用价值。在研究将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类时,提出了一种基于熵最大的直觉模糊聚类,并推导了迭代求解的算法。典型实验表明,直觉模糊聚类的性能优于模糊聚类,提高了聚类的正确率。     

直觉区间值模糊逻辑算子

首先提出了用直觉区间值去表示命题的真值;然后定义了直觉区间值模糊逻辑上的算子－补,t-范、t－余范和蕴函算子,并讨论了它们与I[0,1]及[0,1]上的相应算子的内在联系,指出它们可用I[0,1]及[０,１]上相应逻辑算子表示。     

基于一类新的直觉模糊熵的直觉模糊多属性决策法

针对属性权重完全未知且属性值为直觉模糊数的多属性决策模型,提出了一个新的决策方法。该方法首先通过构造一类新的直觉模糊熵,然后利用该直觉模糊熵计算各个属性权重,进而提出了基于直觉模糊相似的TOPSIS决策法。为说明方法的有效性和实用性,给出了一个智能手机购买选择问题的例子进行说明。     

服务匹配模型中综合语义匹配方法研究

针对目前基于语义的服务匹配系统中的匹配方法存在对同一等级概念区别不清的问题,采用Web Services和语义Web技术,提出了一个基于UDDI和OWL-S的服务匹配模型,即对传统服务匹配模型的UDDI中引入语义化服务描述和基于数值计算的语义匹配功能.并综合利用基于几何距离和基于信息容量两种语义相似度算法的优点,设计了一种综合语义匹配算法,最后通过实验验证了该方法的优越性.     

区间直觉模糊集的新相似性测度

相似性测度是度量两个集合相似性程度的重要方法.本文针对 Liang和Shi提出的直觉模糊集的相似性测度存在的问题进行改进,并将改进后的直觉模糊集的相似性测度推广到区间直觉模糊环境.同时,归纳了一种计算区间相似性测度的一般步骤,最后通过实例验证了该方法的有效性.     

基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法

随着Web服务数量的剧增,Web服务发现是目前面向服务的体系架构中的重要部分。并且成为Web服务研究的一个热点．笔者提出了一个基于语义匹配的服务发现方法．首先,在标准WSDL中进行本体相关的语义扩充,将服务操作中必要的信息进行语义映射,包括：Web服务操作名称以及服务操作的输入消息和输出消息．其次提出了一个基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法．实验表明该方法提高了服务发现的查全率和查准率,且具有良好的可伸缩性．最后得出结论：该方法使用WSDL标准规范而不是特定的Web服务语言或模型,因而易于实施;该方法提高了计算机自动发现服务的效率．     

双枝模糊集的内、外积及相似性度量

给出了双枝模糊集内积、外积的概念并讨论了它们的性质，从双枝模糊集内积、外积出发定义了双枝模糊集的相似性度量，并进一步给出双枝模糊集相似度的几个公式.     

一种基于弱模糊相似关系的广义粗糙集

粗糙集理论是建立在等价关系的基础上发展起来的,但等价关系性质的应用领域是有限的,等价关系不能对现实世界中的元素关系给出客观的描述.为此提出用模糊相似关系和弱模糊相似关系的概念来代替等价关系,同时引入了弱模糊相似关系的相似度概念和相似类概念,定义了基于弱模糊相似关系的广义粗糙集及标准的广义粗糙集上下近似;研究了两对上下近似算子的性质,讨论了3种粗糙隶属函数的性质并验证了它们的性质.     

基于面积的模糊集相似性度量方法

在分析经典集合相似性度量问题的基础上,对于模糊集合的相似性度量问题,提出了一种基于面积的相似性度量方法.不仅适用于论域是离散的情形,而且也适用于论域是连续的情形.     

模糊贴近度的覆盖粗糙模糊集不确定性度量研究

针对一种覆盖粗糙模糊集的不确定性度量,分析了不确定性的物理含义,给出了一种基于模糊贴近度的度量方法,进而对其性质进行了分析。结果表明该度量方法能客观反映粗糙模糊集不确定性的程度,从定量的角度为刻画粗糙模糊集的不确定性提供了方法。     

模糊粗糙集合

介绍了模糊集合及粗糙集合的概念和特征。说明了模糊集合和粗糙集合之间的联系 ,讨论了模糊粗糙集合概念 ,同时 ,对模糊粗糙集合的补、交、并及等价进行了研究。为模糊集合和粗糙集合的结合建立了基础     

粗双枝模糊集的嵌入集的性质

在粗集和双枝模糊集基础上,讨论了粗双枝模糊集的嵌入集的性质;利用模糊集的截集,讨论了粗双枝模糊集的嵌入集的截集性质。     

扰动模糊集相似度限定推理方法

作为模糊控制理论基础的模糊推理，近年来得到广泛的研究和应用。结合模糊推理的Mamdani算法与J．EBaldwin的真值限定推理方法，在扰动模糊集上定义了一种模糊推理的新方法一扰动模糊集相似度限定推理(FMP和FMT)方法，提出了扰动模糊集相似度限定推理方法，该方法是满足关系再现的并对关系再现问题进行了讨论，给出了满足还原算法的条件。