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基于新的区间直觉模糊集相似性测度的模式识别

楚俊峰; 王应明
中国知网
福州大学

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 interval-valued intuitionistic fuzzy set degree of membership degree of non-membership degree of hesitation similarity measure pattern recognition