基于新的区间直觉模糊集相似性测度的模式识别

摘要：

有关区间值直觉模糊数(集)的相似性研究较少,并且现有的方法在处理实际问题时效果较差.针对这个问题,提出了区间值直觉模糊数(集)相似性测度的新方法,包含了隶属度,非隶属度,犹豫度,以及后者对前两者的影响,将隶属度,非隶属度,犹豫度的相似度表示成三元组的形式,用 TOPSIS 的思想处理该三元组,得出一种新的有效的相似性度,证明其合理性.将其应用到模式识别实例中,验证其有效性.

关键词：区间值直觉模糊集、隶属度、非隶属度、犹豫度、相似性测度、模式识别

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2013-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：140-143