计算机软件及计算机应用论文_改进的区间数距离
文章目录
1 相关工作
2 区间数及距离度量的相关理论
(1)Chavent等提出的City-Block Hausdorff距离[12]
(2)Carvalho等提出的区间数Lq距离[15]
(3)张等提出的距离[16]
(4)Tran等提出的距离[13]
(5)Coppi等提出的模糊数距离度量[19]
(6)Irpino等提出的基于Wasserstein距离的区间数距离度量[20]:
(7)Khezerloo等提出的基于Lp范数的区间数距离度量[14]:
(8)包等将[20]中的距离度量进行推广，给出了一种更有一般意义的区间数距离公式[21]:
(9)Hafezalkotob等提出的区间数精确值距离[24]:
3 一种改进的区间数距离度量
3.1 改进的区间数距离度量
3.2 数值对比实验
4 改进的区间数距离度量在模式识别中的应用
5 结束语
文章摘要:区间数作为一种表达不确定性信息的工具,具有易获得性和实用性。区间数之间的距离和相似度是表达区间数之间差异的有效度量,可应用于决策、模式识别、聚类等领域。学者们根据不同的背景提出各种度量方法,但还存在辨别力不足、违反直觉以及个别无法满足度量的公理化条件等问题。为了解决上述问题,本文提出一种改进的区间数距离度量方法。该方法通过考虑区间数之间的包含、分离和相交关系,引入半径影响因子λ和k,定义不同影响因子下的区间数距离度量。通过证明,该距离度量方法满足公理化条件,对比现有的一些距离度量,具有更好的辨别力且不存在违反直觉的情况。此外,将其应用于属性值为区间数的模式识别实例中,验证了该度量的有效性与合理性。
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