计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (36): 56-60.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.36.016
韩 诚
HAN Cheng
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。
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