广义毕达哥拉斯犹豫模糊集混合加权距离测度及决策应用

在毕达哥拉斯犹豫模糊数的距离基础上,定义毕达哥拉斯犹豫模糊集(Pythagorean hesitant fussy set,PHFS)的加权距离测度和有序加权距离测度,在兼顾属性权重和位置权重的基础上,提出广义PHFS混合加权距离测度(D_(GPHFHWA)),并研究其性质和特殊形式。针对属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数且属性权重未知的多属性决策问题,利用毕达哥拉斯犹豫模糊指数熵确定属性权重,并结合逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)思想,提出基于D_(GPHFHWA)测度的决策方法。最后,通过实例验证所提方法是有效、合理的。

区间值T-球形模糊集的距离测度及其应用

区间值T-球形模糊集是目前较为先进的处理不确定信息的工具之一,能够允许其隶属度,、犹豫度、非隶属度均采用区间值的表达形式。相较于直觉模糊集、图模糊集和球形模糊集,区间值T-球形模糊集能够更好地处理不确定信息,从而得到更令人信服、更准确的结果。首先研究了区间值T-球形模糊集的距离测度相关定义与性质,随后提出一种区间值T-球形模糊集的广义二重加权形式的距离测度并研究其性质,通过对比分析从理论上阐明了该距离测度的广泛性与全面性。最后,基于这种距离公式开发了相关的多属性决策与模式识别方法,并通过实例说明其可行性。

一种古籍汉字图像的多属性模糊检索模型

针对古籍汉字结构复杂、风格多变以及字形图像降质所导致传统文字图像检索技术在应用于古籍汉字图像时性能不佳的问题,引入犹豫模糊集理论,提出了一种古籍汉字图像检索模型.首先,设计面向古籍汉字图像的重叠模糊规范化双弹性网格划分,通过考察当前网格与其近邻网格间各种字形要素间的几何和统计特征,定义相应的犹豫模糊元素,进而构成古籍汉字查询图像和目标图像的犹豫模糊集合;其次,以犹豫模糊集合的加权距离测度作为古籍汉字查询图像和目标图像的相似性测度,得到古籍汉字图像检索结果的有序输出.本文算法在11574幅古籍汉字图像上的检索查准率和查全率分别为78.9%和76.5%.