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上传时间: 2021-03-20
详细说明：直觉模糊集作为Zadeh模糊集的一代，通过引入犹豫度可以更好地表达和处理不确定性。直觉模糊集（IFS）之间的相似性度量用于指示IFS携带的信息之间的相似度。尽管在先前的研究中已经提出了几种针对直觉模糊集的相似性度量，但是其中一些不能满足相似性公理，或者提供了违反直觉的情况。在本文中，我们首先回顾几种广泛使用的相似性度量，然后提出新的相似性度量。作为两个IFS的一致性，拟议的相似性度量由对两个IFS的隶属函数，非隶属函数，犹豫函数和隶属函数上限的直接运算来定义，而不是基于距离度量或关系成员资格和非成员资格功能。证明所提出的相似性度量满足相似性度量的公理定义的性质。先前相似性度量与拟议相似性度量之间的比较表明，拟议相似性度量未提供任何违反直觉的情况。此外，证明了所提出的相似性度量能够区分模式之间的差异。
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