基于Vague集相似度量方法的学习过程评价研究

在分析现有相似度量方法的不足之后,提出了一个新的Vague集相似度量方法.通过与现有相似度量方法的比较,说明新的相似度量方法能够有效区分数据,具有一定的有效性和优越性,将该方法应用到学习过程评价中,解决学习程度难以评价的问题.     

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。     

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.     

基于Vague集理论的教学实验室绩效评价方法

提高教学实验室的使用绩效一直是高校实验室管理部门关注的热点问题,也是实验室管理的难点。为了更科学、合理、客观、公正、公平地评价教学实验室的使用绩效,利用Vague集理论,构造教学实验室评价的计算方法及步骤。Vague集以真隶属和假隶属两面来反映事物的所属程度,包含评价的全面信息。利用计算Vague集相似度进行判定事物归属。在给出的反映教学实验室绩效评价的4个一级指标,20个二级指标中构造Vague集特征系数,并以具体的评价事实数据说明该方法的操作过程。     

基于包含度的粗糙集间的相似性度量

为描述两粗糙集间的相似性,本文从包含度的角度出发给出了粗糙集间的一种相似性度量方法,指出粗糙集间的相似性度量可以由包含度诱导出．     

Rough Fuzzy集及其相似度量

近年来，人们提出许多刻划不确定性的方法，Rough集理论是描述Fuzzy性和不确定性的一种新的数学工具．文中简要介绍了Rough集理论的基本概念，讨论了Rough集的性质及其Rough Fuzzy集的相似度量。     

基于黎曼度量结构相似度的图像质量评价方法

图像最主要的是其结构特性,人类的视觉系统是从图像结构上获得图像信息,为了更好的对图像的质量进行评价,本文在SSM模型的基础上提出一种基于黎曼度量的结构相似度评价,把图像置于黎曼流形中进行讨论.实验结果表明本文提出的方法比SSM模型更有区分度,更符合人类视觉系统的特性.     

Shadowed集的距离与相似度及其应用

Shadowed集自提出以来,已经成功应用于很多领域,而相似度量是其中的关键技术之一,但目前还没有见到一种好的相似度量方法。首先讨论Shadowed集的距离以及加权距离;然后定义了二个Shadowed集上的新的算子,并提出一种度量Shadowed集之间的相似度的方法以及一种加权相似度量方法;最后将其应用到模式识别和多指标评价模糊决策。     

大学物理实验的不确定度评定

本文介绍了不确定度的有关概念,给出了在大学物理实验中计算直接测量的展伸不确定度的简化公式．     

实验报告的规范性和标准不确定度

实验报告是一次实验的总结，是学生自己学习生活的足迹．学生必须认真地去写，并不断地提高。本文举例说明了．实验报告书写的要求和规范性，有效数字的记录和运算，以及标准不确定度的公式和计算。     

Vague关系下的Vague粗糙集模型

研究了两类Vague关系下Vague集的近似结构。通过引入Vague等价关系,给出了Vague集在Vague关系下的两组下、上近似,进而定义了两种新的粗糙集模型,并对此模型的几种特殊情形进行了分析,指出此两种模型均是较为一般化的粗糙集模型。此两种模型的建立,一定程度上完善了粗糙集的理论体系。     

基于Vague集的模糊多属性决策方法

提出基于Vague集理论来处理模糊多属性决策问题的一些方法.对Chen和Tan（Fuzzy setsand Systems 67（1994））163-172）、Hong和Choi（Fuzzy sets and Systems 114（2000）103-113）等两篇论文中所提出的记分函数和精确函数进行分析验证和改进,并给出了处理模糊多属性决策问题的新方法.结果表明：新方法能够使得决策排序是严格有序的,避免了排序中不易决策的问题.     

广义模糊粗糙集的包含度和相似度

模糊粗糙集是目前数据挖掘领域关注的热点之一,作者在Pawlak粗糙集模型基础上,把一个论域推广为两个论域;把等价关系推广为模糊关系,被近似对象换成模糊集,得到广义模糊粗糙集模型,建立了广义模糊近似空间。在广义模糊近似空间中定义了广义模糊粗糙集上的包含度和相似度,并讨论了此包含度和相似度相关性质。     

Gn命题逻辑系统中绝对真度的理论研究

基于绝对真度的概念,在Gn命题逻辑系统中定义了公式间的绝对相似度和伪距离,并证明了公式绝对真度的推理规则,为近似推理提供了理论基础．     

直觉模糊集相似度限定推理方法

在模糊推理的Mamdani算法和Baldwin的真值限定推理方法的基础上,提出了直觉模糊集相似度限定推理方法．给出了广义的取式推理、拒式推理和假言推理规则的直觉模糊集相似度限定推理算法,并证明了这些算法在一定条件下是还原算法．     

S-粗糙集的粗糙度与数据挖掘

介绍了S-粗糙集的概念，在此基础上给出了S-粗糙集粗糙度的概念及其性质，为S-粗糙集在数据挖掘中的应用提供了有用的分析工具。     

模糊语言的审美特征初探

语言的模糊性主要表现在词义、语义、修辞和句法的模糊上。它的主要特点就是模糊不清，即具有不确定性、不精确性，从而为我们提供了联想、想象的充分条件，提供了审美的广阔空间。模糊语言的审美特征集中体现于精确美、含蓄美、幽默美和形象美。     

从模糊语言学看英语委婉语

文章从模糊语言学理论方面解释了传统委婉语和文体委婉语的本质及其特点，说明了委婉语的模糊特征。在委婉语中，人们倾向于用模糊概念代替精确概念，用同属一个集合的模糊程度大的词语婉指模糊程度小的词语，用不属于同一个集合的模糊词婉指另一个模糊词语。