1) measures of similarity reasoning using vague sets
模糊集相似度量推理
2) fuzzy similarity reasoning
模糊相似推理
3) measures of similarity reasoning theory using Vague sets
Vague集相似度量推理
4) fuzzy numbers similarity degree
模糊量相似度
5) similarity of the fuzzy set
模糊集合的相似度
6) fuzzy similarity
模糊相似度
1.
This paper analyses mechanisms needed for a negative selection algorithm in an artificial immune system and defines fuzzy similarity using fuzzy logic.
通过对人工免疫系统中阴性选择算法机理的分析,利用模糊思想,定义了模糊相似度,并在此基础上,提出了一种基于模糊思想的变阈值免疫阴性选择算法。
2.
In order to match the case in this situation, a fuzzy similarity function between case-target and Case-base was constructed based on the conception of membership degree and closeness degree.
为了在该情况下进行实例匹配,基于隶属度和贴近度的概念,构造了靶实例与基实例的模糊相似度函数,从而以统一形式同时处理上述两类数据。
3.
Fuzzy idea was used to bring forward an adjustable threshold immune negative selection algorithm of creating the most effective detector set based on defining fuzzy similarity and deviation.
利用模糊思想,在定义了模糊相似度与背离度的基础上,提出了一种生成最有效检测器集的变阈值免疫阴性选择算法。
补充资料：模糊推理
从不精确的前提集合中得出可能的不精确结论的推理过程，又称近似推理。在人的思维中，推理过程常常是近似的。例如，人们根据条件语句（假言）"若西红柿是红的"，则西红柿是熟的"和前提（直言）"西红柿非常红"，立即可得出结论"西红柿非常熟"。这种不精确的推理不可能用经典的二值逻辑或多值逻辑来完成。L.A.扎德于1975年首先提出模糊推理的合成规则和把条件语句"若x为A，则y为B"转换为模糊关系的规则。此后J.F.鲍德温和R.R.耶格尔等人又各自采用带有模糊真值的模糊逻辑而提出了不同于扎德的方法。
设峎是论域U上的模糊子集,和哫是论域V上的模糊子集(见模糊集),则模糊条件语句可叙述为:"如峎则否则哫 "=(峎×)+(峎×哫 )，式中＋表示模糊关系峎×和峎×哫求并,峎×的隶属函数为?谋硎救∑渥笥蚁钪械淖钚≈怠Ｍ评淼暮铣晒嬖蚩尚鹗鑫喝?垾是从U到V 的模糊关系，且峎是U 的一个模糊子集,则由峎 和垾 所推得的模糊子集为哫＝峎 ⋅垾，式中⋅表示合成运算。在U和V为有限集的情况下，哫的隶属函数为表示对i取最大值,vj，ui分别为V，U 的元素。模糊推理的合成规则是假言直言推理的近似推广。
设峎是论域U上的模糊子集,和哫是论域V上的模糊子集(见模糊集),则模糊条件语句可叙述为:"如峎则否则哫 "=(峎×)+(峎×哫 )，式中＋表示模糊关系峎×和峎×哫求并,峎×的隶属函数为?谋硎救∑渥笥蚁钪械淖钚≈怠Ｍ评淼暮铣晒嬖蚩尚鹗鑫喝?垾是从U到V 的模糊关系，且峎是U 的一个模糊子集,则由峎 和垾 所推得的模糊子集为哫＝峎 ⋅垾，式中⋅表示合成运算。在U和V为有限集的情况下，哫的隶属函数为表示对i取最大值,vj，ui分别为V，U 的元素。模糊推理的合成规则是假言直言推理的近似推广。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条