本文關(guān)鍵詞：基于折線模糊數(shù)多屬性指標信息的FCM聚類算法

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【摘要】：折線模糊數(shù)是借助實數(shù)的有序表示來確定一類模糊信息,它不僅可以按任意精度逼近一般模糊數(shù),而且也克服了基于Zadeh擴展原理的模糊數(shù)四則運算的復雜性.該文首先引入折線模糊數(shù)定義及其有序表示,并給出它的擴展運算和度量公式.其次,采用折線模糊數(shù)的有序表示描述了待聚類對象的多屬性指標信息,進而依據(jù)目標函數(shù)給出最優(yōu)模糊劃分(矩陣)和聚類中心的計算公式,并基于折線模糊數(shù)刻畫多屬性指標信息的模式提出(fuzzy c-means)FCM聚類算法.最后,通過算例說明該算法比梯形模糊數(shù)刻畫指標信息更具優(yōu)越性.
【作者單位】： 天津師范大學數(shù)學科學學院;
【基金】：國家自然科學基金(61374009)~~
【分類號】：O159;TP311.13
【正文快照】： i引言眾所周知,模糊數(shù)的運算與表示是研究多屬性決策分析和優(yōu)化問題的一個重要工具.然而,以往人們僅是針對一些特殊的三角形或梯形模糊數(shù)來討論問題,這在不同程度上存在著丟失信息的現(xiàn)象.此外,因基于Zadeh擴展原理的模糊數(shù)算術(shù)運算不滿足封閉性,從而導致模糊數(shù)運算及其繁瑣,即

【相似文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王慧;復雜數(shù)據(jù)多屬性指標的估計模型[D];武漢理工大學;2010年

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本文編號：1214282