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.     

模糊集上度量的若干注记

给一个度量空间Ｓ上的两个模糊集ｕ 和ｖ,Ｃｈａｕｄｈｕｒｉ和Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ 定义了ｕ、ｖ 之间的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离。该定义只适应于ｕ 和ｖ 取离散值或连续值的情形。在更一般的情况下,定义了新的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离     

一种基于积的vague集合相似性度量方法

为便于度量同一论域vague集合之间的相似性,定义vague集合之间的内积、外积、下积和上积等运算,在此基础上提出一种基于积运算的vague集合相似性度量方法,证明该方法的合理性,并通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

一种基于纹理的图象相似性度量模型

关于图象间的相似性应用于图象数据库中图象的检索存取，作者提出了一种用于多纹理图象的图象相似性度量的模型；描述了该模型的定义和计算方法，给出了试验结果和分析了它的有效性．     

基于语义路径覆盖的Gene Ontology术语间语义相似性度量方法

进行GO(gene ontology)语义相似性度量是解决生物学数据集成中语义异构问题的重要方法. 传统方法主要是基于距离的度量和基于信息量的度量.文中提出了一种基于语义路径覆盖的度量方法，并实现了其中Combine算法.该算法首先计算出每个节点的信息量，然后分别计算两个节点的语义路径的交的节点信息量之和以及这两个节点语义路径的并的节点信息量之和，将这两者之间的比率作为相似性度量值.实验结果表明该算法具有较高的相关系数.     

基于形式化概念分析和概念相似性度量的程序重组方法

形式化概念分析已被证明是一种支持模块重组的有效工具.然而,在使用概念分析进行模块重组时,仍存在一些问题有待进一步解决.本文提出一种自动化的遗留软件重组方法,用于从识别的模块化方案中获取一种最佳解决方案.通过在概念分析过程中引入概念抽象、哑概念和概念相似性度量等新的特性,有助于解决现有方法的不足.概念抽象用于表示候选模块...     

曲线形态相似性的定义与度量

提出了曲线形态相似性的定义与度量问题.介绍了一种曲线的划分方法,得到一个曲线的比值样本,基于统计学原理,给出了曲线相似性的定义与度量方法.并通过算例验证了该相似性度量方法的可行性.     

图像相似性度量方法的研究

在Vizilter图像比较方法研究工作的基础上,针对比较图像由于获取条件不同所产生的信息不确定性问题,通过引入图像的标准比较空间,对图像相似性度量问题进行了研究.提出了基于距离测度、相关系数及复合投影的图像相似性度量方法.基于图像标准比较空间的相似性度量工作不仅对Vizilter的研究成果进行了推广,同时也给出了一些新的研究思路和方法.     

基于对称KL距离的相似性度量方法

提出了一种基于对称KL距离的空间直方图相似性度量方法.将空间直方图中的每个区间的空间分布看作一个带权重的高斯分布,其权重为该区间的概率值,均值和协方差矩阵为该区间内所有像素坐标的均值和协方差矩阵;然后计算2个空间直方图对应区间之间的相似度,即计算2个带权重的高斯分布之间的对称KL距离.理论和实验证明：提出的相似性度量方...     

一种基于Web资源相似性的序列模式度量方法

提出了一种基于资源相似性的Web访问序列模式的相似度量方法,并且考虑了用户访问资源的时间因素,经过检验,证明其能够有效真实地反映实际情况。     

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。     

直觉模糊语义匹配的相似性度量

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。     

一种新的区间二型模糊集排序方法

区间二型模糊集排序是模糊决策领域中的一个重要内容,然而文献中排序方法在某些情形下无法区分区间二型模糊集的排序顺序.针对这一问题,给出了一种新的基于模糊集内心的排序方法,依据排序值的大小来确定区间二型模糊集的排序顺序.与已有排序方法相比较,所给方法能够有效区分区间二型模糊集的排序顺序.     

Vague集向模糊集转化的一种新方法

对Vague集向模糊集转化的方法进行分析,指出已有方法存在的的不足,根据Vague集的三维表示图提出一种新的有效转化方法,并通过实例说明其有效性和直观性.     

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。     

多粒度邻域粗糙模糊集及其不确定性度量

邻域粗糙集是经典粗糙集的一个扩展模型,研究其不确定性度量模型具有重要意义。在邻域粗糙集理论中,当前不确定性度量方面的研究工作主要专注于度量知识空间的粒度大小或边界域尺寸。在邻域系统中,对于目标概念为模糊时的情形,其不确定性不仅来自于邻域粒的边界域,还来自于正域和负域,当前的不确定性度量方法较少考虑这种情形。为此,构建了邻域粗糙模糊集模型,从粒计算的角度出发,进一步提出了多粒度邻域粗糙模糊集模型;针对多粒度邻域粗糙模糊集具有乐观性与悲观性的特点,借鉴Vague集中支持度和反对度的思想,设计了基于模糊度的多粒度模糊熵的不确定性度量方法,不仅符合人类的认知习惯,而且可以有效刻画整个邻域知识空间的结构信息。     

直觉模糊集熵的一种计算公式

为进一步精确度量直觉模糊集的模糊性,改进了直觉模糊集的模糊度的公理化形式,并给出了直觉模糊集的模糊度计算公式.利用直觉模糊集的模糊度和犹豫度,给出了直觉模糊集熵的计算公式,并举例验证了该计算公式的有效性.     

利用模糊集合恢复系统零点处信号的新方法

在ＰＯＣＳ法的基础上，提出了利用模糊数学的理论和优化数学恢复信号的新方法，并详细地论述了方法的基本原理和实现步骤，最后给出了模糊图象恢复实例。