一种基于包含关系的Vague集新相似度量方法

摘要

针对已有相似度量方法考虑因素不全面的情况,本文从二次投票出发同时考虑了二次投票中支持度、反对度和未知度的包含关系,合理设置系数,提出一种新的基于包含关系的Vague集相似度量方法,理论证明新相似度量方法满足相似度量的基本准则。分别选取小样本和大样本与已有相似度量方法进行比较,提出了一种新的相似度区分能力的定义。实验结果表明:对于小样本数据,本文提出的相似度量方法区分能力最大为0.14;对于大样本数据,本文提出的相似度量方法区分能力最大为119.8。将新相似度量方法分别应用于故障诊断、模式识别和多准则决策中,结果表明新的相似度量方法能够有效和合理地区分数据。