区间直觉模糊集相似性测度及其在模式识别中的应用

定义了区间直觉模糊集相似度的概念,并且基于Hamming距离、标准化的Hamming距离、加权的Hamming Euclidean距离、Euclidean距离、标准化的Euclidean距离、加权的Euclidean距离等,定义了一些区间直觉模糊集距离测度.然后,通过把Hamming距离和Euclidean距离以及它们的加权形式与Hausdorff度量相结合,给出了2种组合的区间直觉模糊集距离测度,即基于Hausdorff 度量的加权Hamming距离和基于Hausdorff 度量的加权Euclidean距离,并且研究了它们的性质.最后,基于上述距离测度,给出了区间直觉模糊集相似性测度,并且把它们应用于模式识别领域.     

一种协同过滤中考虑潜在用户分组的相似度度量方法（英文）

为了提高用户之间相似度度量的性能,充分利用用户的社会信息,提出一种考虑潜在用户分组信息的相似度度量方法.该方法首先为用户的分类属性建立权值分类树,并基于此分类树,采用统一框架计算用户分类信息和数值信息的距离;然后利用该距离改进k-means聚类方法,以计算用户的潜在用户分组;最后结合用户分组信息改进传统相似度度量方法.基于真实数据集Movie Lens进行实验,并与其他传统方法对比,结果表明,与传统方法相比,所提方法提高了协同过滤中的预测精度.     

基于Vague相似度量理论的园林喷灌设计方案评价方法

在描述Vague之间的相似度量与加权相似度量方法的基础上,提出了方案评价所采用的评价指标体系,形成了一套喷灌设计方案评价新方法.在园林喷灌设计方案评价中,Vague集之间的相似度量是评价设计方案接近期望方案（理想方案）的度量,相似度量值越大,设计方案接近期望方案越好.通过实例阐明Vague集之间的相似度量在喷灌设计方案评价中的可行性,方案评价取得了较为满意的结果.     

一种基于综合语义加权临床诊断本体领域概念计算方法

针对当前临床诊断知识库融合过程中,领域概念相似度计算所存在的语义融合不充分且计算方法复杂等不足,提出一种改进的基于语义综合加权的概念对相似度矩阵生成算法.根据概念在概念格中的层次结构来确定概念属性特征集合,从概念节点属性信息量、节点层次以及概念非对称性等三个方面对语义距离度量进行扩展,通过引入横向节点透明度算子、纵向节点深度算子以及非对称算子,使最终语义相似度度量结果更精确.并通过使用一个标准的临床诊断知识库概念对该模型进行实验验证,实验结果表明该方法具有可行性和有效性.     

一种新的基于包含度的Vague相似度

将传统Vague包含度概念和算术平均法相结合,推导出一种改进的Vague集相似度量,并通过数学推导证明其满足相似度量准则。最后给出了新的Vague集相似度量的应用实例。     

加权三支决策增量软聚类算法及性能分析

现有的增量聚类算法虽然解决了数据增量和类簇重叠问题,但在距离度量时没有考虑属性重要度不同,且普遍拥有较高的时间复杂度。针对以上问题,提出一种基于属性重要度的加权三支决策增量软聚类算法（W-TIOC-TWD算法）,将属性重要度考虑到距离度量中,弥补了现有算法在聚类过程中将所有属性的重要程度视为相等的不足。该算法还引入离群点概念,降低了算法的时间复杂度。基于人工数据集和UCI数据集的实验结果表明,W-TIOC-TWD算法的聚类准确率优于比较算法。     

一种新的自动化本体映射技术

为了更好地组合不同的相似度度量结果以提高本体映射结果的质量,提出一种新的基于调谐值度量和单纯降序提取算法的自动化本体映射技术。该技术首先通过调谐值来度量各种相似度矩阵的可靠性,并为每一个相似度矩阵赋予权重以集成不同的相似度矩阵,然后通过单纯降序提取算法结合阈值的策略提取最终的本体映射结果。实验采用2012年本体映射评价竞赛的测试数据集,同2012年本体映射评价竞赛的参与者的比较表明该文提出的方法是有效的。     

飞机着陆震荡的定量评价方法

为识别飞行员操作中产生震荡的风险,提出应用曲线分段方法和波动率理论建立飞机着陆震荡的定量评价模型。该模型选取飞行着陆阶段的俯仰角和滚转角作为关键输入参数,通过对飞行数据的筛选,得到关键输入参数的目标曲线。针对俯仰角曲线选取斜率绝对值大的点作为分段点,计算每一段的曲线与目标曲线的相似距离,再累计求和得到总的相似距离;针对滚转角曲线,用波动率指标进行描述,把相似距离和波动率加权融合为一致性度量,构建了飞机着陆震荡的定量评价模型。对模拟飞行实验数据的验证表明:评价结果中一致性度量值越小,飞机越不容易发生震荡。     

基于内容图像检索的相似性度量研究

图像的相似性度量是基于内容的图像检索技术中的一个非常关键的问题。理想的图像相似性度量方法应该能满足人的视觉特性,能够使得视觉上相似的图像间具有较小的距离,也就是说二者的相似度越大,其距离就越小。很显然,选择的相似性度量方法对图像检索结果的影响很大,相似性度量方法的好坏会直接影响到图像检索的性能。所以对常用的相似性度量的方法进行分析,并提出将来相似性度量的研究方向很有必要。     

一种基于动态权值的改进协同过滤算法研究

协同过滤是个性化推荐系统中使用最为广泛的一种推荐算法之一,分为基于用户和基于项目两种协同过滤算法.本文提出的改进算法将两种方法相结合使用,首先改进了传统的相似度度量方法,再分别利用用户和项目之间的相似度值预测未评分项目值,并将两种预测结果加权平均,根据用户近邻数和项目近邻数动态确定加权系数.实验结果表明,改进后的协同过滤算法可以提高推荐质量.