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犹豫模糊软集的新距离和相似度量。 (英语) Zbl 1429.03180号

摘要:犹豫模糊软集(HFSS)是犹豫模糊集和软集的结合,被认为是处理现实问题的不确定性和模糊性的有用工具。在HFSS中,每个元素都是根据具有任意隶属度的多个参数定义的。此外,距离和相似性度量被认为是模式识别、聚类、医学诊断等不同领域的重要工具。为此,本研究旨在使用著名的Hamming、Euclidean和Minkowski距离度量来评估HFSS的距离和相似性度量。此外,一些例子被用来证明这些措施在某些应用中表现不佳。因此,通过考虑HFSS的迟滞指数,提出了新的距离和相似性度量方法,并通过一个模式识别实例说明了考虑迟滞指数的效果。最后,分别研究了所提出的测度和犹豫指数在聚类和决策问题中的应用。综上所述,在聚类和决策犹豫指数中使用所提出的措施可以提供更好、更合理的结果。

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03E72型 模糊集理论等。
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