基于模糊集IFScom的格贴近度及应用

针对格贴近度在模糊识别中的应用问题,提出一种基于模糊集IFScom的格贴近度(新格贴近度)。它不仅满足公理化的要求,并且区分了3种不同否定:矛盾否定、对立否定和中介否定。另外给出了新格贴近度在网络模糊分类中的应用实例,通过IFScom模糊集方法和经典模糊集方法的对比分析,新格贴近度在否定的区分、表示和模糊识别上是合理可行的。     

基于粒计算的正态粒集下的格贴近度

通过对传统模糊集贴近度公理化定义的改造,使得粒集的格贴近度反映两个粒集之间的接近程度。对实例分析后,给出基于粒计算满足正态分布的一种格贴近度函数及其相关定理和证明,方便实际问题的分析和处理。     

粗糙模糊数的贴近度

首先讨论了粗糙模糊数(RFN)的性质和运算法则，进而定义了粗糙模糊数的贴近度，在此基础上，分别给出了粗糙模糊数的距离贴近度，最大-最小贴近度，最小平均贴近度以及格贴近度，可用于在实际问题中对模糊信息的表述及信息加工。     

模糊比与综合贴近度

本文首先改进汪培庄教授用,内外积定义的格贴近度,使之适用于一般的模糊子集,定名为综合贴近度。进而引λ模糊比(形象贴近度)概念,定义平均综合贴近度。最后以多特征综合模糊式识别为似作了演习。     

模糊粗糙集的贴近度

基于模糊集理论中贴近度的定义及模糊粗糙集的有关性质 ,讨论了模糊粗糙集 (FR集 )的贴近度 ,进而给出了模糊粗糙集的距离贴近度、最小最大贴近度、最小平均贴近度以及格贴近度     

多特征融合的图像格贴近度匹配方法

针对目前基于内容的图像检索方法中存在噪声、边界划分模糊及相似匹配算法复杂而检索精度不高的问题,提出了一种多特征融合的格贴近度图像内容匹配方法。为了抑制噪声,对像素间的灰度关系S~g_(ij)与空间关系S~s_(ij)进行合成,提出了邻域窗口像素灰度特征描述子;为了对组成图像的对象的边界进行分割,设计了一个像素密度分布特征描述子;在对图像的灰度、纹理及密度特征进行融合的基础上,提出了一种格贴近度图像匹配方法,实现了两图像相似性比较。实验结果表明:在灰度图像的相似性检索中,多特征融合的格贴近度匹配方法与特征压缩匹配及兴趣区域匹配等其他方法相比,平均归一化修正检索秩低10%左右,查准率-查全率综合评价指标高5%左右,该方法不仅设计简单,而且具有较高的检索精度。     

基于贴近度的模糊综合评判结果的集化

在分析各种贴近度概念的基础上，对贴近度进行分类，证明了两种对称贴近度定义的关系，讨论了择近原则与最大隶属原则的内在联系．随后构造了两种非对称贴近度，证明了它们的性质，给出了相应的算法，在一定程度上解决了最大隶属原则失效情况下的评判问题．     

基于粒计算的格贴近度理论研究

为了描述2个粒集的接近程度,通过对传统Fuzzy集贴近度的公理化定义进行重新定义,提出了基于粒计算的格贴近度的定义,并给出了相关的基本性质.     

O型模糊集的模糊性度量

本文首次给出了Ｏ型模糊集的模糊度和贴近度的定义，并讨论了它们的一些性质。Ｏ型模糊集的模糊度和贴近度在模糊推理和模糊模式识别中有重要应用价值。     

模糊度的积分表示

针对论域Ｘ＝［ａ，ｂ］上的模糊集合，给出了一种描述其模糊度的方法，讨论了它的一些性质；并基于模糊度，提出了构造２个模糊集合的贴近度方法，这些结论可在模式识别、决策科学中得到应用。     

粗糙模糊集的贴近度

讨论了粗糙模糊集 (RF集 )的性质 ,并在此基础上 ,定义了粗糙模糊集的贴近度 .基于定义 ,分别给出了粗糙模糊集的距离贴近度 ,最小最大贴近度 ,最小平均贴近度以及格贴近度 .     

机械设计中模糊因素的决策与评价

文章运用模糊相关原理和贴近度原则，以齿轮传动设计中齿数模糊选择和减速器设计方案的模糊综合评判为例，阐明了机械设计中模糊因素的决策与评价方法。     

采用欧几里得贴近度的精密车削误差源模糊诊断方法

提出基于模糊数学原理,采用欧几里得(Euclid)贴近度判别和确定工件加工误差源的方法.加工误差利用模糊子集描述,加工误差源采用语言模糊矢量描述,用7个语言值表达加工误差和加工误差源语言模糊矢量的隶属度;构建加工误差源知识库,得到模糊语言隶属函数的数值表达式,进而得到模糊矩阵;建立加工误差与误差源之间关系的数学模型;计算欧几里得模糊贴近度,结合阈值原则和反向推理,实现加工误差源诊断.以一阶梯轴的加工为例的实验研究表明,该方法对机械加工过程中误差源的诊断准确、快捷.     

Fuzzy上下文无关语言的运算封闭性

讨论了Ｆｕｚｙ上下文无关语言的并、链接、闭包和置换运算的封闭性质     

基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法.根据提出的梯形直觉模糊数的Hamming距离公式,计算各方案和梯形直觉模糊数正负理想方案的距离,从而求得各方案和正理想解的相对贴近度,基于贴近度大小对方案集进行排序.最后,用数值实例进一步说明了该梯形直觉模糊TOPSIS方法的有效性和实用性.     

熵权模糊物元分析法在采矿方法选择中的应用

 采矿方法的选择关系到矿山的经济效益和资源效益,是矿山建设和生产的核心内容。采矿方法选择是一个复杂的系统工程,具有决策多属性、确定性与不确定性共存的特点,同时传统的经验对比法具有较大的主观随意性,本文将信息论和模糊物元分析理论有机地结合,针对采矿方法的评价优选,提出了信息熵模糊物元分析法。评判优选过程中,选择如采矿成本、损失率、贫化率等决策指标;将待选择方法指标转换评判矩阵,通过信息熵模糊物元分析法得到各因素权重向量,利用熵模糊物元原理计算出各方法的相对贴近度。选取国内某矿山采矿方法为例,从安全、技术、经济3个方面综合考虑评判指标,对拟选用的3种方案进行综合评判,计算得出3种待选方法的相对贴近度分别为96.18%、81.02%、92.18%,从而确定最优方法,为矿山采矿方法的优选提供依据。该优选方法与模糊优选法有较好的一致性,且计算方法简单,评价结果直观、准确可靠,具有信息利用率高等优点。     

图像识别的最大模糊积分识别法

以两个模糊（Ｆｕｚｚｙ）集的相容度为基础，给出了Ｆｕｚｚｙ识别的最大Ｆｕｚｚｙ积分识别法。该方法计算简单，能体现两个Ｆｕｚｚｙ集的平均相容度、Ｆｕｚｚｙ集的可能度与Ｆｕｚｚｙ积分的一种应用。     

模糊相对熵及在模式识别中的应用

目的研究模糊相对熵在模式识别中的应用。方法利用模糊相对熵的一个修正公式——加权模糊相对熵研究模糊相对熵在模糊模式识别中的应用。结果数值例子说明模糊相对熵方法和最大最小贴近度方法得出了一致的模糊识别的结果。结论模糊相对熵方法用于模式识别是很有实际意义的。