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
机构地区:[1]西南交通大学交通运输与物流学院,成都610031 [2]西南交通大学电气工程学院,成都610031
出 处:《计算机工程与应用》2013年第8期22-26,62,共6页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.51177137;No.61134001);中央高校基本科研业务费专项资金项(No.SWJTU11CX034)
摘 要:二型模糊集可以直接处理高度不确定性,并且具有很强的实际应用背景。基于二型模糊相似度的公理化定义,给出了新的二型模糊相似度计算公式。进一步,将二型模糊相似度与Yang-Shih方法相结合,用于二型模糊数据的聚类分析,聚类结果与Yang-Lin的结果进行了比较,实例表明新的相似度更合理。此外,基于二型模糊相似度,讨论了二型模糊信息系统的属性约简问题,给出了相应约简的分辨函数法,并通过实例说明了该方法的具体计算步骤。Type-2 fuzzy sets can deal directly with high uncertainties and have very strong practical application background. In this paper, a new type-2 fuzzy similarity measure is proposed on the basis of the axiom definitions of type-2 fuzzy similarity measures. Furthermore, it combines similarity measures with Yang and Shih' s algorithm as a clustering method for type-2 fuzzy data, and compares clustering results with Yang and Lin's method. Examples show that the proposed measure is more reasonable. It also discusses attribute reduction of type-2 fuzzy information system based on type-2 fuzzy similarity measures, and the discernibility function method on appropriate reduction is given. Specific calculation steps of the reduction approach are presented by an example.
关 键 词:二型模糊集 相似度 聚类分析 二型模糊信息系统 属性约简
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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