基于区间值数据聚合模糊数间的相似度度量
人工智能
2020-12-08 v1
摘要
本文提出一种利用区间一致方法（IAA）计算由两个区间聚合得到的模糊数之间相似程度的方法。本研究提出的相似度度量包含若干特征和属性，这些对于聚合模糊数而言是新颖的。在本研究中被完全重新定义或修改的属性包括面积、周长、质心、四分位数和一致比。每个特征的推荐权重已使用主成分分析（PCA）学习得到。此外，提供了一个说明性示例以详述该相似度度量的应用和潜在未来用途。
引用
@article{arxiv.2012.03721,
title = {Similarity measure for aggregated fuzzy numbers from interval-valued data},
author = {Justin Kane Gunn and Hadi Akbarzadeh Khorshidi and Uwe Aickelin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.03721},
year = {2020}
}
备注
Soft Computing Letters, 100002