【摘 要】
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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。
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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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