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基于区间数度量的区间值模糊集合的归一化距离、相似度、模糊度和包含度的关系研究
  • ISSN号:1001-7402
  • 期刊名称:《模糊系统与数学》
  • 时间:0
  • 分类:C934[经济管理—管理学;社会学]
  • 作者机构:[1]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875, [2]防灾科技学院基础部,北京东燕郊065201
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10971243)
中文摘要:

区间值模糊集合的距离、相似度、模糊度和包含度及其关系研究是区间值模糊集合的一个研究热点。考虑到区间值模糊集合所表示信息的丰富性,本文使用区间数而非实数来刻画区间值模糊集合的距离,首先给出基于区间数度量的区间值模糊集合的归一化距离的公理化定义,然后通过五个定理详细研究了基于公理化定义的区间值模糊集合的归一化距离、相似度、模糊度和包含度之间的相互转换关系,最后,给出了若干公式来计算基于区间数度量的区间值模糊集合的相似度、模糊度和包含度。这些结论,一方面丰富了区间值模糊集合的信息测度(距离、相似度、模糊度和包含度)的内容,另一方面也为区间值模糊集合的近似推理、决策分析、模式识别等领域的应用提供了新方法和新理论。

英文摘要:

The relationship research among the normalized distance,the similarity measure,the entropy and the inclusion measure of interval-valued fuzzy sets is a hot topic.Considering that the interval-valued fuzzy set includes more information than the ordinary fuzzy set.In this paper,we introduce an axiomatic definition of the normalized distance of the interval-valued fuzzy sets based on the interval-number measurement,investigate the relationship among the normalized distance,the similarity measure,the entropy and the inclusion measure of the interval-valued fuzzy sets in detail,prove five theorems that the normalized distance,the similarity measure,the entropy and the inclusion measure of the interval-valued fuzzy sets can be transformed by each other based on their axiomatic definitions and propose some formulas to calculate the similarity measure,the entropy and the inclusion measure of the interval-valued fuzzy sets.These conclusions can be applied in many fields such as approximate reasoning,decision-making analysis,pattern recognition and so on.

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期刊信息
  • 《模糊系统与数学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国防科技大学
  • 主办单位:国防科技大学理学院 国防科技大学理学院
  • 主编:刘应明
  • 地址:湖南长沙国防科技大学理学院
  • 邮编:410073
  • 邮箱:fuzzysys@cfsm.cn
  • 电话:0731-84576220
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-7402
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1179/O1
  • 邮发代号:42-180
  • 获奖情况:
  • 美国《数学评论》(Mathematical Reviews)核心引...,中国科技论文统计源期刊,《中国科学引文数据库》来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8133