貼近度(nearness degree)是模糊數(shù)學的一個概念,它表示兩個模糊子集間相似程度的一種度量,它可以用于進行模式識別與情報檢索,也可以用于優(yōu)化綜合判決中的權(quán)重。設(shè)F(X)表示論域X上的所有模糊集組成的集合,如果映射σ: F(X)×F(X)→[0,1]具有以下性質(zhì):1.σ(A,A)=1;2.σ(A,B)=σ(B,A);3.當A?B?C時,有σ(A,C)≤σ(B,C),則稱σ為貼近度。符合上述條件的貼近度有各種不同的形式,可根據(jù)具體情況加以選用。設(shè)A1,A2,…,An是n個不同的模型,對于給定的B,若σ(B,Ai0)=maxi≤nσ(B,Ai),則認為B與模型Ai0最貼近,這稱為擇近原則,它用于模式識別中1。
基本介紹貼近度是對兩個F集接近程度的一種度量2。
定義 設(shè) ,若映射
滿足條件:
(1)
(2)
(3)若 ,則
則稱N(A,B)為F集A與B的貼近度。N稱為F(U)上的貼近度函數(shù)。
貼近度這個定義是原則性的概念,其具體規(guī)則視實際需要而定。
定理 若N(A,B)是模糊集合A與B間的貼近度,則 為A與B之間的距離。
兩個模糊集合之間的貼近度描述的是模糊集合之間的貼近度程度,兩個模糊集合之間的距離越大,說明離得越遠,貼近程度越小,貼近度越??;兩個模糊集合之間的距離越小,說明離得越近,貼近程度越大,貼近度也越大。
貼近度是模糊模式識別中一個重要的概念,在模糊模式識別中,按某種特性來比較兩個模糊集時,常用貼近度來表示比較的結(jié)果,即貼近度表示兩個模糊集接近的程度。目前貼近度已在模式識別、圖像處理、模糊控制等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。它有各種形式,選擇不同的貼近度可以直接影響解決問題的效率2。
幾種常見的貼近度下面介紹幾種常見的類型:海明貼近度、歐幾里得貼近度、黎曼貼近度和格貼近度2。
海明貼近度若 ,則
當U為實數(shù)域上的閉區(qū)間
時,則有
歐幾里得貼近度若 ,則
當
時,則有
黎曼貼近度若U為實數(shù)域,被積函數(shù)為黎昌可積,日廣義積分收斂,則
格貼近度格貼近度是有限論域上的F集表示為F向最的形式2。
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武偉 - 高級工程師 - 天津直升機有限責任公司