相似度测量是度量两个直觉模糊集相似程度的重要方法,随着众多学者对相似度研究的不断深入,现已有很多测量公式被相继提出,但现有部分公式在一些实际应用中会出现无法归类或计算过程相对复杂现象,因此提出一种能够有效的解决上述现象的测量方法已成为学者备受关注的热点。本文将以解决直觉模糊集相似度测量问题为目的,对基于三角函数的相似度方法进行拓展而提出新的测量方法。具体工作如下:(1)通过对Tian提出的余切相似度测量方法的研究,发现其在模式识别应用中出现无法归类现象,针对此现象,我们通过同时考虑隶属度、非隶属度和犹豫度三方面信息,分别从正弦函数和反余弦函数角度出发定义四个相似度测量公式,然后通过几组数值例子将新公式与其它公式进行比较,显示出较强的区分能力。最后将新公式应用到模式识别和决策等领域,通过对测量结果比较分析验证了新公式有效性。(2)随后将新提出的测量方法应用到矿石类别检测系统中,该系统在矿石检测中起到辅助作用。矿石检测人员在使用系统前须根据矿石的各种组成成分提取出相关数据,然后将其整理成矿石成分的直觉模糊集数据,之后利用相似度测量公式将其与数据库中存储的矿石模型数据进行比较运算,我们可以从计算结果得出待检测矿石与矿石模型的相似程度。若两者之间相似度系数极高,则该矿石很可能就是此种矿石,反之两者之间相似度系数极低,则可排除是该矿石的可能性。另外,从系统显示的数据可以看出新公式在实际应用中的有效性。该系统在矿石检测中不仅大大减小工作量,而且也避免检测人员的主观性造成的检测误差,提高了其实用性。