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马里兰州亚辛·阿里

复模糊集的三角相似测度及其应用。 （英语） Zbl 07746224号

乌拉尔数学。J。 9，第1号，18-28（2023年）.
摘要：应用模糊集的相似性度量来比较模糊集之间的贴近度。这些度量在模式识别、图像处理、纹理合成、医学诊断等方面有许多应用。然而，在模式识别，数字图像处理，信号处理等许多情况下，由于对象的双重信息的存在，模糊集的相似性度量是不合适的，比如振幅项和相位项。在这些情况下，复杂模糊集的相似性度量最适合于测量具有二维信息的对象之间的距离。在本文中，我们提出了一些复杂模糊集的三角相似性度量，其中包括基于正弦、正切、余弦和余切函数的相似性度量。此外，在现实生活中的许多情况下，属性的权重在使用相似性度量做出正确决策时起着重要作用。因此，本文还考虑了复杂模糊集的加权三角相似性测度，即基于正弦、正切、余弦和余切函数的加权相似性测度。讨论了相似测度和加权相似测度的一些性质。我们还将提出的方法应用于模式识别问题，并将其与现有方法进行比较，以证明我们提出的方法的有效性。

理学硕士：

03埃克斯 集合论
68泰克 人工智能
94轴 通信、信息

关键词：

复模糊集;相似性度量;模式识别
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\textit{马里兰州·Y·阿里}，乌拉尔数学。J.9，编号1，18--28（2023；Zbl 07746224）
全文： 内政部 MNR公司
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