论文研究基于Tversky参数化的犹豫模糊集相似性测度研究.pdf

针对传统的犹豫模糊集相似性测度对原始数据信息处理不全面的问题，提出一种基于Tversky参数化比率相似性模型的犹豫模糊集相似性测度函数，分析其差异化系数在不同需求情况下的转换形式，并运用于犹豫模糊信息的聚类分析。新的相似性测度函数一方面可避免因添加或取特定的值而导致原始数据信息不准确，另一方面通过对差异化系数的赋值，得出多组可供比较的相似性结果，体现出相似性测度函数良好的动态性和数值的精确性。