模糊超图相似性测度及其在决策中的应用
Fuzzy Hypergraph Similarity Measure and Its Application in Decision-Making
党明聪 1耿生玲1
作者信息
- 1. 青海师范大学计算机科学与技术学院,青海 西宁 810016;藏语智能信息处理及应用国家重点实验室,青海 西宁 810008;青海省人民政府-北京师范大学高原科学与可持续发展研究院,青海 西宁 810016
- 折叠
摘要
相似性度量在模糊环境中起着重要作用.通过距离测度进行相似性判断的方法通常利用两个模糊系统间的欧几里得距离,明科夫斯基距离和曼哈顿距离进行测度.引入一种新的基于欧几里得距离求解模糊集距离相似性测度的方法,通过分析将此方法推广至模糊超图.并提出了三种与模糊集和模糊超图相关的算法.使用此算法可以应对不同类型的决策分析.为了检验上述方法的效率与可靠性,利用多个实例进行验证,证明了所提出新的距离相似性测度方法的合理性和有效性.
Abstract
Similarity measures play an important role in ambiguous environments.The method of judging similarity by distance measure usually uses Euclidean Distance,MinkowskiDistance and Manhattan Distance between two fuzzy systems.This paper introduces a new method based on Euclidean distance to solve the distance similarity measure of fuzzy sets,and extends this method to fuzzy hypergraphs through analysis.And three algorithms related to fuzzy sets and fuzzy hypergraphs are proposed.Different types of decision analysis can be handled using this algorithm.In order to test the efficiency and reliability of the method,this paper uses several examples to verify the rationality and effec-tiveness of the proposed new distance similarity measurement method.
关键词
相似性/模糊集/模糊超图/距离相似性测度/拟合函数Key words
Similarity/Fuzzy set/Fuzzy hypergraph/Distance similarity measure/Fitting function引用本文复制引用
基金项目
国家重点研发计划(2020YFC1523305)
国家自然科学基金(61862055)
青海省重大研发与转化基金(2020-GX-110)
出版年
2024
NETL
NSTL
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