直覺模糊集是模糊理論的一個經(jīng)典模型,被廣泛地應(yīng)用于處理模糊和不確定問題。相似度是直覺模糊集上的一種重要的不確定性度量。現(xiàn)有的相似度計算方法并未充分考慮猶豫度所表示的實踐語義且常常出現(xiàn)違反直覺的問題。通過考慮隸屬度、非隸屬度、以及猶豫度所表達的模糊語義,本文修改了直覺模糊相似度的定義,提出了一種新的直覺模糊相似度的計算方法,分析了該方法的性質(zhì),證明了該方法滿足直覺模糊相似度的定義。通過數(shù)值實驗,驗證了該方法的有效性。最后,將所提出的相似性度應(yīng)用于模式識別問題。實驗結(jié)果表明,所提出的方法可以避免現(xiàn)有方法的缺點,是一種準確、優(yōu)越的方法。 

【文章來源】：模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué). 2020,34(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
1 預(yù)備知識
    1.1 直覺模糊集合
    1.2 直覺模糊集合的相似度
        (1)Chen[20]的相似度計算方法:
        (2)Hong和Kim[21]的相似度計算方法:
        (3)Li和Xu[33]的相似度計算方法:
        (4)Li Dongfeng[22]的相似度計算方法:
        (5)Mitchell[24]的相似度計算方法:
        (6)Liang和Shi[23]的相似度計算方法:
        (7)Hang和Yang[27]的相似度計算方法:
        (8)Ye[34]的相似度計算方法:
        (9)Boran和Akay[35]的相似度計算方法:
        (10)Chen和Chang[29]的相似度計算方法:
2 一種新的直覺模糊集合的相似度
3 直覺模糊集合的相似度在模式識別中的應(yīng)用
4 結(jié)束語



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