【摘 要】
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作为一般模糊集的推广,区间值模糊集和区间值直觉模糊集在处理模糊与不确定信息方面更具有优势.本文研究基于一类含参数的区间值三角范数的模糊推理算法,并基于区间值直觉模
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作为一般模糊集的推广,区间值模糊集和区间值直觉模糊集在处理模糊与不确定信息方面更具有优势.本文研究基于一类含参数的区间值三角范数的模糊推理算法,并基于区间值直觉模糊集构造新的相似度量,进一步应用到模式识别中.主要研究内容及创新点如下:(1)基于一类含参数的区间值三角范数,给出含参数的区间值模糊推理全蕴涵算法,进一步给出[a,b]-型含参数的区间值模糊推理全蕴涵算法及其解的表示,并将其应用到模式识别问题.(2)基于一类含参数的区间值三角范数,给出区间值模糊推理五蕴涵算法,并应用五蕴涵算法解决模式识别与医疗诊断问题.(3)通过将区间值直觉模糊数分为两个直觉模糊数,计算两个直觉模糊数构成的三角形中的点的p次方幂的平均值,给出了基于区间值直觉模糊集一个新的相似度.进一步,将其应用于模式识别问题.通过数值计算,与四个区间值直觉模糊集相似度的比较,证明该相似度具有更高的识别率.
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