检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:韩诚[1]
机构地区:[1]盐城师范学院数学科学学院,江苏盐城224001
出 处:《计算机工程与应用》2010年第36期56-60,69,共6页Computer Engineering and Applications
基 金:江苏省高校自然科学基础研究面上项目(No.07KJD110232)~~
摘 要:基于对现有Vague集(值)之间相似度度量方法的分析,给出了基本相似度和强相似度的定义,引入了能反映相似度与距离内在联系的边界条件,减少了相似度选取与构造的盲目性与随意性。基于Hausdorff距离给出了一种相似度度量新方法,并将该方法应用于离散论域及连续论域,得到了若干对应的加权相似度的计算公式。为解决基于Vague集的模式匹配和决策分析等问题作了理论上的准备,也为吸收和利用Fuzzy集、Rough集理论的相关结果和思想提供了方便。The normal definition of the similarity degree between Vague sets(or elements) is proposed based on some pres-ent methods.Moreovert,he boundary condition is worked out through the investigating on the differences and relationships be-tween the distance and the similarity,and an example concerned with the similarity between classical sets helps to clarify the boundary condition.Knowing the boundary conditiont,he blindness in constructing and choosing a proper similarity mea-sure is surely reduced.Finally,a new method based on Hausdorff distance is established,and the case of continuous or dis-crete universe of discourse is consideredr,espectively.
关 键 词:VAGUE集 相似度 边界条件 HAUSDORFF距离
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