基本信息
- 項目名稱：
- Vague集相似性度量方法研究
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 簡介：
- Vague集同模糊集、粗糙集等集合一樣是描述現(xiàn)實世界中模糊和不確定現(xiàn)象的有力工具之一，Vague集的特點時同時考慮隸屬與非隸屬兩方面的信息，這使得Vague集能更好地表示決策者的偏好信息，在處理不確定信息時比傳統(tǒng)的模糊集有更強的表示能力，且更為恰當。
- 詳細介紹：
- 目前，vague已被成功應(yīng)用于模式識別、信息融合、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，在這些應(yīng)用中，相似度量起到非常重要的作用，因此研究度量vague集（值）之間的相似度，不僅有重要的理論意義，而且有著廣泛的應(yīng)用需求和現(xiàn)實意義。針對vague集的知識相似性度量這一問題，眾多學(xué)者提出了多種vague集的相似性度量方法，每一種方法側(cè)重于不同的角度，都各自有優(yōu)缺點。相似性度量是一種在不確定性數(shù)據(jù)處理和分析中十分重要和廣泛使用的方法，本文對現(xiàn)有的Vague集相似度量方法進行了研究，分析了現(xiàn)有的Vague集相似性度量方法存在的問題和局限性；根據(jù)度量區(qū)間相似性的原理，指出影響Vague集相似性度量的4個必要因素，在總結(jié)現(xiàn)有的度量準則的基礎(chǔ)上提出了一個更加全面準確的衡量Vague集相似性度量方法的新評價準則；在綜合考慮度量時必須考慮的主要因素和新的評價準則基礎(chǔ)上，提出了一種新的Vague集相似性度量方法，并證明了該方法的所滿足的性質(zhì)，通過實例與其他Vague集相似性度量方法進行了對比驗證，結(jié)果表明該方法是有效的和可行的。
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作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 首先對現(xiàn)有的Vague集相似度量方法進行了研究，分析了現(xiàn)有的Vague集相似性度量方法存在的問題和局限性；然后根據(jù)度量區(qū)間相似性的原理，提出了影響Vague集相似性度量的4個必要因素，在總結(jié)現(xiàn)有度量準則的基礎(chǔ)上提出了一個新的衡量Vague集相似性度量方法的新評價準則；最后在綜合考慮度量時必須考慮的主要因素和新的評價準則基礎(chǔ)上，提出了一種新的Vague集相似性度量方法，并證明了該方法的所滿足的性質(zhì)。
科學(xué)性、先進性及獨特之處
- 根據(jù)度量區(qū)間相似性的原理，提出了影響Vague集相似性度量的4個必要因素，提出了一個衡量Vague相似相度量的更加全面準確的準則，在分析現(xiàn)有度量方法存在的局限性基礎(chǔ)上，提出了一種新的度量方法，通過實例證明了該方法的有效性和優(yōu)越性。
應(yīng)用價值和現(xiàn)實意義
- Vague集理論已廣泛應(yīng)用與可靠性評價、醫(yī)療診斷、模式識別、模糊推理和決策分析等領(lǐng)域，在模糊集理論與Vague集理論的應(yīng)用研究中，相似性度量是一個重要的問題，它是模糊聚類，模式識別、近似推理等應(yīng)用領(lǐng)域的基礎(chǔ)。因此，研究本文研究具有較好的理論意義和應(yīng)用價值，為模式識別、聚類分析等領(lǐng)域提供了新的解決問題的方法和工具。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 相似性度量是一種在不確定性數(shù)據(jù)處理和分析中十分重要和廣泛使用的方法，本文對現(xiàn)有的Vague集相似度量方法進行了研究，分析了現(xiàn)有的Vague集相似性度量方法存在的問題和局限性；根據(jù)度量區(qū)間相似性的原理，指出影響Vague集相似性度量的4個必要因素，在總結(jié)現(xiàn)有的度量準則的基礎(chǔ)上提出了一個更加全面準確的衡量Vague集相似性度量方法的新評價準則；在綜合考慮度量時必須考慮的主要因素和新的評價準則基礎(chǔ)上，提出了一種新的Vague集相似性度量方法，并證明了該方法的所滿足的性質(zhì)，通過實例與其他Vague集相似性度量方法進行了對比驗證，結(jié)果表明該方法是有效的和可行的。
獲獎情況
- 無
鑒定結(jié)果
- 該作品根據(jù)區(qū)間相似性原理，指出度量Vague集相似性時必須考慮的幾個關(guān)鍵因素，在分析現(xiàn)有的Vague集相似性度量方法的基礎(chǔ)上，提出了一種新的度量方法，并通過實例證明了該方法的有效性和優(yōu)越性。
參考文獻
- 不確定集合理論，F(xiàn)uzzy Set理論，Rough集理論，Vague集理論，集合相似性研究，作品中資料來源于個大核心期刊雜志，國內(nèi)重點大學(xué)學(xué)報。
同類課題研究水平概述
- 目前，vague已被成功應(yīng)用于模式識別、信息融合、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，在這些應(yīng)用中，相似度量起到非常重要的作用，因此研究度量vague集（值）之間的相似度，不僅有重要的理論意義，而且有著廣泛的應(yīng)用需求和現(xiàn)實意義。針對vague集的知識相似性度量這一問題，眾多學(xué)者提出了多種vague集的相似性度量方法，每一種方法側(cè)重于不同的角度，都各自有優(yōu)缺點。相似性度量是一種在不確定性數(shù)據(jù)處理和分析中十分重要和廣泛使用的方法，本文對現(xiàn)有的Vague集相似度量方法進行了研究，分析了現(xiàn)有的Vague集相似性度量方法存在的問題和局限性；根據(jù)度量區(qū)間相似性的原理，指出影響Vague集相似性度量的4個必要因素，在總結(jié)現(xiàn)有的度量準則的基礎(chǔ)上提出了一個更加全面準確的衡量Vague集相似性度量方法的新評價準則；在綜合考慮度量時必須考慮的主要因素和新的評價準則基礎(chǔ)上，提出了一種新的Vague集相似性度量方法，并證明了該方法的所滿足的性質(zhì)，通過實例與其他Vague集相似性度量方法進行了對比驗證，結(jié)果表明該方法是有效的和可行的。
