基于直觉模糊折扣算子的异类数据融合方法

摘要

异类数据作为不确定数据的类型之一,成为模式识别、多属性决策等问题中数据融合的难点.为此,以直觉模糊集为理论基础,本文提出一种异类数据的多属性融合方法.首先,定义一种新的直觉模糊数折扣算子及合成法则,证明了该算子与合成法则的基本性质.其次,定义异类数据之间的距离度量测度,基于灰关联方法,得到用于决策的系数矩阵,通过对备选方案证据的构造过程,生成直觉模糊数,基于直觉模糊熵,给出属性权重的计算方法.最后,根据直觉模糊数合成法则和比较法则,实现结果判定.仿真实验结果表明,所提方法能够有效地降低运算时间,得到正确的决策结果.