【摘 要】
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针对不确定信息的相似性度量方法无法充分反映信息之间的关联情况,提出了直觉模糊集关联趋势分析法(RTIFS法)。利用直觉模糊集之间的距离表示不确定信息的差别,通过区间数与直觉模糊集之间的等价关系,利用区间数的距离计算直觉模糊集的关联度,最后应用集对分析法对序列间的关联趋势进行分类。RTIFS法将关联度计算的范围推广到不确定信息环境下,并给出多特征序列关联趋势的分类结果。实验结果表明,RTIFS法的分
【机 构】
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空军工程大学工程学院,西安交通大学系统工程研究所
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针对不确定信息的相似性度量方法无法充分反映信息之间的关联情况,提出了直觉模糊集关联趋势分析法(RTIFS法)。利用直觉模糊集之间的距离表示不确定信息的差别,通过区间数与直觉模糊集之间的等价关系,利用区间数的距离计算直觉模糊集的关联度,最后应用集对分析法对序列间的关联趋势进行分类。RTIFS法将关联度计算的范围推广到不确定信息环境下,并给出多特征序列关联趋势的分类结果。实验结果表明,RTIFS法的分类准确率较高,算法运行时间短。
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