邵麗鵬,潘小東
(西南交通大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院, 四川 成都 611756)
1986年,保加利亞學(xué)者Atanassov教授給出了直覺模糊集的概念[1]。隨后,Atanassov等推廣了直覺模糊集,提出了區(qū)間直覺模糊集[2]。區(qū)間直覺模糊集相似度有著廣泛的應(yīng)用,是學(xué)者們關(guān)注的熱點(diǎn)。徐澤水[3]基于海明距離、歐幾里得距離和基于Hausdorff度量的海明距離、歐幾里得距離,提出4個(gè)帶有權(quán)重的區(qū)間直覺模糊集相似度。周珍[4]利用平均值和Hausdorff測(cè)度將Hong定義的Vague集相似度擴(kuò)展到區(qū)間值Vague集,提出區(qū)間Vague集相似度。楊偉萍等[5]對(duì)文獻(xiàn)[6]提出的直覺模糊集相似度進(jìn)行改進(jìn),并將改進(jìn)好的直覺模糊集相似度擴(kuò)展到區(qū)間直覺模糊集。楚俊峰等[7]考慮了猶豫度對(duì)隸屬度和非隸屬度的影響,提出區(qū)間直覺模糊數(shù)(集)相似度。邱婷婷等[8]給出一種新的區(qū)間直覺模糊集相似度,該相似度考慮了對(duì)應(yīng)隸屬度之間的最大、最小值與非隸屬度的最大、最小值。Meng等[9]首先基于直覺模糊熵,提出區(qū)間直覺模糊熵,進(jìn)而基于熵和相似度的關(guān)系,提出區(qū)間直覺模糊集相似度。 Liu等[10]提出了區(qū)間直覺模糊有序加權(quán)余弦相似度,并應(yīng)用在群體決策問題上。鄧冠男等[11]利用模糊集貼近度構(gòu)造區(qū)間值模糊集貼近度。劉鵬惠[12]利用模糊集貼近度構(gòu)造直覺模糊集相似度。目前為止,區(qū)間直覺模糊集相似度的研究已經(jīng)很多,但是沒有一種專門或者系統(tǒng)的利用直覺模糊集相似度構(gòu)造區(qū)間直覺模糊集相似度。雖有很多文獻(xiàn)將直覺模糊集相似度推廣到區(qū)間直覺模糊集,但是沒有固定的一套系統(tǒng)如文獻(xiàn)[3-4]?;诖?,本文對(duì)區(qū)間直覺模糊集相似度的構(gòu)造進(jìn)行系統(tǒng)的研究,并應(yīng)用到模式識(shí)別。
定義1[1]設(shè)X為一非空集合,X上的直覺模糊集A定義為
A={〈x,uA(x),vA(x)〉|x∈X}。
其中映射uA:X→[0,1],vA:X→[0,1]分別為直覺模糊集A的隸屬函數(shù)和非隸屬函數(shù),uA(x),vA(x)分別為X中元素x屬于直覺模糊集A的隸屬度和非隸屬度,且0≤uA(x)+vA(x)≤1,記πA(x)=1-uA(x)-vA(x),稱πA(x)為猶豫度,很明顯0≤πA(x)≤1。
X上的全體直覺模糊集一般記為IFSs(X)。
直覺模糊集A的補(bǔ)集記作AC,AC={〈x,vA(x),uA(x)〉x∈X}。
X上的直覺模糊集A和B有如下運(yùn)算:
1)A?B??x∈X,uA(x)≤uB(x),vA(x)≥vB(x);
2)A=B??x∈X,uA(x)=uB(x),且vA(x)=vB(x)。
定義2[13]設(shè)A,B是有限論域X上2個(gè)直覺模糊集,S為一個(gè)映射:IFS×IFS→[0,1],如果S(A,B)滿足以下性質(zhì):
(S1)0≤S(A,B)≤1;
(S2)S(A,B)=1當(dāng)且僅當(dāng)A=B;
(S3)S(A,B)=S(B,A);
(S4)如果A?B?C,則S(A,C)≤S(A,B),S(A,C)≤S(B,C)。
則稱S(A,B)是直覺模糊集A與B之間的相似度。
設(shè)A∈IFSs(X),B∈IFSs(X),下面是文獻(xiàn)中部分已知直覺模糊集相似度。
1)Boran等[13]提出的相似度。
2)文獻(xiàn)[14]提出的相似度。
定義3[2]設(shè)X是一個(gè)非空集合,則稱
為區(qū)間直覺模糊集,其中
周珍[4]分別利用區(qū)間數(shù)的中點(diǎn)值、Hausdorff測(cè)度,得到的區(qū)間直覺模糊集相似度為:
證明1)S是IFSs(X)上的直覺模糊集的相似度。
2)必要性。
充分性。
于是,由直覺模糊集的包含的定義知:
由文中提出的定理及文獻(xiàn)[13]、[14]給出的直覺模糊集相似度公式,給出區(qū)間直覺模糊集相似度公式:
1)由文獻(xiàn)[13]得
2)由文獻(xiàn)[14]得
模糊模式識(shí)別是模式識(shí)別的一種,其研究對(duì)象具有模糊性,研究?jī)?nèi)容是在論域U中有已知模型A1,A2,…,An,未知模式B,根據(jù)擇近原則確定B與Ai(i=1,2,…,n)中哪一個(gè)更接近。其步驟如下:
1)利用區(qū)間直覺模糊相似度公式分別計(jì)算S(B,A1),S(B,A2),…,S(B,An);
2)利用擇近原則,取J={i|maxS(B,Ai),i=1,2,…,n},則B屬于模式Ai。
例引用文獻(xiàn)[7]的例子,其數(shù)據(jù)如表1所示,根據(jù)本文提出的2個(gè)區(qū)間直覺模糊相似度公式及周珍[4]提出的2個(gè)區(qū)間直覺模糊相似度S1、S2和楚俊峰[7]提出的區(qū)間直覺模糊相似度SAB且假設(shè)各個(gè)元素的權(quán)重相同,得到表2。
表1 區(qū)間直覺模糊集
表1(續(xù))
表2 相似度的比較(其中p=1,t=2對(duì)于
注:表2中S1、S2、SAB的相似度的數(shù)據(jù)來自文獻(xiàn)[7]。
通過分析比較上述5種相似度公式,可以看出本文提出的2個(gè)區(qū)間直覺模糊集相似度公式有較好的識(shí)別效果。
本文主要討論將區(qū)間直覺模糊集拆分成2個(gè)直覺模糊集,進(jìn)而利用已知直覺模糊集相似度公式,提出區(qū)間直覺模糊集相似度,為區(qū)間直覺模糊集相似度的構(gòu)造提供了新的方法。在未來的研究中,將討論該相似度的性質(zhì)及更多的應(yīng)用。