相似度量

摘要： 将区间值对偶犹豫模糊集与广义模糊软集相结合,提出了一类新的广义模糊软集的概念.以二型广义区间值对偶犹豫模糊软集为例,给出了交、并、补、“且”、“或”的运算,并研究其若干性质.此外,基于二型广义区间值对偶犹豫模糊软集的距离测度,研究了它的相似性度量及其性质.最后,给出了一种基于二型广义区间值对偶犹豫模糊软集的多属性决策方法,并通过实例进行了验证.

摘要： 为了得到农户信贷风险决策方案的优选模型,首先分析了信贷风险的影响因素,提出对于定量和定性指标的处理方法,然后借助Vague集理论定义了相似度量公式,接着基于TOPSIS思想,定义了各方案与正负理想解之间的加权距离,继而通过计算得出的加权距离定义了贴近度函数,根据相对贴近度函数值对信贷方案进行排序和优选.最后通过一个仿真实例,验证了模型的有效性和实用性.

摘要： 针对在法院立案-审判-执行全流程阶段,多起案件中存在的当事人或者案件事实相同的情况,即"一人多案",造成了司法资源浪费与不合理使用,设计实现了基于深度学习的"一人多案"风险预警系统.该系统基于深度学习技术和海量裁判文书数据,通过对案件文本的向量表示建模,提出了面向法律文书的案由识别和相似度量方法,结合法律业务规则进行"一人多案"关联识别,并给出风险预警报告.该系统能够为司法资源统筹提供技术支持,为法院公正、高效地审理案件提供保障.

摘要： 针对现有的动态选择策略局限于寻找待测样本的局部相似样本,未充分考虑样本特征之间的重要性程度,从而对预测精度造成影响的问题,该文提出一种基于近邻样本评估的动态选择性集成预测算法.算法基于误差扰动度量出特征的重要性权值,并在此基础上进行样本近邻的相似性度量.根据不同的待测样本特点自动适应近邻数目,找到最佳近邻.通过最佳近邻对具有不同预测精度的学习器的性能评估,择优筛选出精度较高的学习器进行选择性集成预测.实验结果表明,相比原有集成学习算法和普通选择性集成算法,该算法预测精度得到进一步提升,表现出良好的预测效果和较强的预测性能.

摘要： 针对均匀局部二值模式的编码方式存在不同类像素干扰的问题,提出一种基于自适应阈值的均匀局部二值模式.采用基于直觉模糊集理论相似度量的方法计算图像前景与背景的分割阈值,通过引入该阈值参数改进均匀局部二值模式的编码方式,使得改进后的编码方案能有效降低不同类像素间的干扰.将改进的均匀局部二值模式应用于现勘图像检索,实验结果表明,该模式可以在一定程度上降低不同类像素间的干扰,增强算法对现勘图像纹理特征的描述性能,且使得检索算法取得较好的检索结果.

摘要： 首先针对直觉模糊集距离中是否包含直觉模糊集通过隶属度、非隶属度以及犹豫度这三种信息,以及直觉模糊集距离是否满足相应距离度量的条件对其进行了详细分析,发现现有方法都是将犹豫度直接引入到直觉模糊集距离中,从而产生不一致性.鉴于此,定义了一种新的直觉模糊集距离度量方法,不仅考虑隶属度和非隶属度信息,同时还考虑犹豫度对隶属度和非隶属度的分配,从而间接地将犹豫度也引入到直觉模糊集距离中.其次,证明了所提距离度量满足距离度量条件,并结合实例将其与现有距离度量方法进行比较分析,说明了新方法的合理性.最后,将所提出方法应用于多准则模糊决策中,进一步说明了新方法的有效性和可行性.

摘要： 针对基于相似度的推理和合成关系推理存在的不足,本文提供一种将相似度量与贴近方向相结合,生成修正或诱导模糊关系的近似推理模式.通过引入模糊概念间贴近方向函数,构造扩展型和缩减型2类修正函数,由此导出推理模型的一般表达形式,并对几个修正算子和构造条件关系的模糊转化算子进行了分析比较.基于该推理模式构建焊接工艺决策模型,由给定熔深来确定合理的焊接规范参数,结果表明:模型可达到较高的计算精度,从而解决了近似推理中输出结果不能对输入事实的每一变化作出准确响应的问题.

摘要： 针对均匀局部二值模式的编码方式存在不同类像素干扰的问题,提出一种基于自适应阈值的均匀局部二值模式。采用基于直觉模糊集理论相似度量的方法计算图像前景与背景的分割阈值,通过引入该阈值参数改进均匀局部二值模式的编码方式,使得改进后的编码方案能有效降低不同类像素间的干扰。将改进的均匀局部二值模式应用于现勘图像检索,实验结果表明,该模式可以在一定程度上降低不同类像素间的干扰,增强算法对现勘图像纹理特征的描述性能,且使得检索算法取得较好的检索结果。

摘要： 自动电压控制(AVC)系统中的参数设置过程繁琐且设置结果无依据,以历史大数据为基础,通过对历史数据的挖掘指导系统关键参数的设置.首先,给出一种基于强化正域的属性综合约简策略对关联属性进行约简;然后,采用基于最优分类的属性变换策略将连续属性离散化,并给出一种基于数据预处理的集合近似匹配策略,用于计算不同曲线间的相似度;最后,提出一种基于粗糙集的AVC系统关键参数辨识框架,对历史大数据进行挖掘.基于真实电网数据进行算例分析,挖掘结果表明所提辨识框架能自动给出合理的参数设置结果;实际应用结果表明,相比于传统方法,基于历史大数据的挖掘结果取得了更好的控制效果.

摘要： 针对传统异常检测算法需要建立在一定的假设模型下,提出了一种新的高光谱图像异常检测算法.该算法无需假设背景模型,首先运用迭代误差分析方法对高光谱图像数据进行处理,得到高光谱图像数据的异常端元.然后以选取出来的端元为参考,对高光谱数据进行相似度量,通过计算与参考端元的核光谱角余弦,找到与异常端元相似的光谱向量,得到异常检测结果.仿真实验结果表明,该算法能够准确地检测出异常目标,并且具有运算时间短、效率高的特点.

摘要： 基于相似性科学的理论与方法，本文研究机械系列化产品中性能相似度量方法。在权重系数的判断中，提出基于重要性的二元对比原理，判断矩阵中首次考虑元素对比的继承性，解决了性能参数的重要性的先后问题，为研究系列化产品的相似度量方法提供了一种新的理论与方法。

摘要： 本文提出了一种更精确、更合理的定义模糊粗糙集之间相似度量的方法,讨论了它的一些性质,实例分析说明了这种相似度量方法的合理性和有效性。

摘要： 针对机械产品特征的多样性,为了便于分析机械产品的相似性和差异性,本文提出一种面向相似度量的特征分类方法.将产品的特征分为五类:功能特征、行为特征、结构特征、性能特征和辅助特征,并提出了各类特征取值方法,为更进一步研究相似系统多样化、系列化设计奠定了理论基础.通过油泵事例算出相似度,实践表明这种方法是可行的.

摘要： 多目标决策是IT项目风险评估等决策分析领域中常用的一种方法,它与Fuzzy集理论结合形成了多目标模糊决策方法。在Fuzzy集理论中,隶属度是一个单值,无法同时表示支持和反对的证据。Gau和Buehrer于1993年提出的Vague集理论扩展了Fuzzy集理论,同时定义了真隶属函数与假隶属函数两个值,因而能够更好地表示这类不确定性信息。Chen和Tan将Vague集用于多目标模糊决策问题,通过定义一类记分函数或者加权记分函数计算得到决策结果,Hong和Choi以及李凡等、刘华文、周珍等对Chen和Tan的方法进行了分析和探讨,改进了记分函数。本文在上述研究的基础上,从另一个角度考察候选方案满足约束目标的评价函数,提出一种基于Vague集相似度量的多目际模糊决策方法。通过算例证明,本文给出的方法切实可行,符合人的直觉,有很好的比较和选择能力。

摘要： 自从W.L.Gao和D.J.Buehrer提出Vague集理论以来,该理论已在包括近似推理在内的智能系统中得到广泛的应用,Vague(值)集间的相似度量成为实现这些应用的主要工具之一.许多作者提出相似度量公式,并分别研究了它们的性质.但什么样的函数才可作为Vague(值)集间的相似度量,应该有一个统一的标准.为此给出Vague(值)集间的相似度量的公理化定义.并提出两个Vague(值)集间的新的加权相似度量.已知的大多数Vague(值)集间的相似度量公式是满足这个定义的.但也有不满足此定义的公式,并举例说明其作为Vague(值)集间的相似度量确实是不适合的. 本文把文提出的近似推理模型加以细化,并应用本文提出的一个Vague值间加权相似度量的公式进行近似推理,实例表明这样的近似推理是可行的。

摘要： 误踩加速踏板行为是引发电动客车严重安全事故的主要原因,为准确识别电动客车驾驶员误踩加速踏板行为,以减轻或消除误踩加速踏板事故,本文提出一种基于运营数据的电动客车误踩加速踏板行为识别方法.首先基于电动客车运营数据建立电动客车误踩加速踏板行为模型,然后基于相似度量方法实时识别电动客车驾驶员误踩加速踏板行为,解决了仅依据智能传感器进行误踩加速踏板行为识别的漏报和误报问题.

摘要： 现有的聚类算法都不能在输入较少参数的情况下得到任意形状任意密度的类.提出一种最小生成树的聚类算法,该算法不但能解决上述问题,还能处理高维数据,发现异常点,且具有扩展性.针对该算法提出一个目标函数,该函数根据对象的类属情况和相似度统计信息来判别聚类效果的质量.最后,通过实验验证了该算法的聚类质量很好,目标函数具有良好的收敛性.

摘要： 现有的聚类算法都不能在输入较少参数的情况下得到任意形状任意密度的类.提出一种最小生成树的聚类算法,该算法不但能解决上述问题,还能处理高维数据,发现异常点,且具有扩展性.针对该算法提出一个目标函数,该函数根据对象的类属情况和相似度统计信息来判别聚类效果的质量.最后,通过实验验证了该算法的聚类质量很好,目标函数具有良好的收敛性.

摘要： 现有的聚类算法都不能在输入较少参数的情况下得到任意形状任意密度的类.提出一种最小生成树的聚类算法,该算法不但能解决上述问题,还能处理高维数据,发现异常点,且具有扩展性.针对该算法提出一个目标函数,该函数根据对象的类属情况和相似度统计信息来判别聚类效果的质量.最后,通过实验验证了该算法的聚类质量很好,目标函数具有良好的收敛性.

摘要： 本发明公开了一种不同轨迹间相似度度量系统，包括轨迹数据文件上传模块和计算结果可视化模块，其中轨迹数据文件上传模块通过数据预处理模块后经过轨迹间相似度计算模块得到最相似段构造模块，最后通过计算结果可视化模块传送给用户；一种不同轨迹间相似度度量系统的度量方法，包括1、数据上传；2、判断轨迹数据文件是否合法，如果判断文件合法则对进行预处理，如果判断文件不合法则进行错误提示；3、通过轨迹间相似度计算模块对轨迹间的相似度进行评价；4、通过最相似段构造模块寻找出最为相似的两条轨迹；5、通过计算结果可视化模块将计算结果显示出来。本发明结果更加准确，同时利用最长公共子序列的方法来构造轨迹间的最相似段。

摘要： 本发明涉及一种增强相似度关联的相似性度量方法以及系统。所述增强相似度关联的相似性度量方法，其特征在于，计算比较对象之间的相似度矩阵；以及针对所述得到的比较对象之间的相似度矩阵与所述相似度矩阵的转置矩阵，利用上述计算所述相似度矩阵的方法进行计算，以得到增强相似度关联的比较对象之间的增强相似度矩阵。

摘要： 本发明公开了一种时序数据相似度度量方法及度量系统，包括以下步骤：首先，对于所有时序数据中的事件，学习各个事件的向量表示；其次，将各个事件发生的时间映射成与事件向量等维的向量，通过向量加法嵌入到事件向量中；最后，将最终的事件序列表示送入卷积神经网络进行有监督的学习，最终学得一个鲁棒的时序数据相似度度量模型；通过得到的相似度度量模型进行相似度度量。本发明对时序序列数据表示更加合理有效，从而可提升时序数据相似度度量的准确性。

摘要： 本发明公开了一种不同轨迹间相似度度量系统，包括轨迹数据文件上传模块和计算结果可视化模块，其中轨迹数据文件上传模块通过数据预处理模块后经过轨迹间相似度计算模块得到最相似段构造模块，最后通过计算结果可视化模块传送给用户；一种不同轨迹间相似度度量系统的度量方法，包括1、数据上传；2、判断轨迹数据文件是否合法，如果判断文件合法则对进行预处理，如果判断文件不合法则进行错误提示；3、通过轨迹间相似度计算模块对轨迹间的相似度进行评价；4、通过最相似段构造模块寻找出最为相似的两条轨迹；5、通过计算结果可视化模块将计算结果显示出来。本发明结果更加准确，同时利用最长公共子序列的方法来构造轨迹间的最相似段。

摘要： 本发明涉及一种增强相似度关联的相似性度量方法以及系统。所述增强相似度关联的相似性度量方法，其特征在于，计算比较对象之间的相似度矩阵；以及针对所述得到的比较对象之间的相似度矩阵与所述相似度矩阵的转置矩阵，利用上述计算所述相似度矩阵的方法进行计算，以得到增强相似度关联的比较对象之间的增强相似度矩阵。

摘要： 相似度计算装置(200)参照存储部，该存储部分别存储与多个第一媒体数据对应的二值化的第一代码。相似度计算装置(200)基于对与第二媒体数据对应的特征向量进行二值化而得到的第二代码被转换为第一代码的概率，分别计算第二媒体数据与各第一媒体数据之间的相似度。

摘要： 提供一种图像相似度计算系统，产生编辑图像和原始图像之间的图像相似度的较大值。局部区域权重计算装置14根据编辑图像中的每一个局部区域的概率，来计算图像中的每一个局部区域的权重值，作为局部区域权重值。局部区域权重计算装置14将所计算的局部区域权重值输出到图像相似度计算装置122。小区域相似度计算装置121将通过分割查询图像得到的每一个小区域的特征量与通过分割参考图像得到的每一个小区域的特征量进行比较。小区域相似度计算装置121计算针对各个小区域的特征量的相似度。图像相似度计算装置122通过将基于小区域的权重值应用于计算出的相似度来计算查询图像和参考图像之间的图像相似度。该权重值是从局部区域权重计算装置14中提供的局部区域权重值中得到的。

摘要： 本发明公开了一种句子相似度的度量方法、装置、介质及设备，其特征在于，包括：利用语言模型工具对预先确定的无标注语料库中每个句子的上下文匹配关系进行无监督学习得到上下文匹配模型；从无标注语料库中获取与多个待计算相似度句子相关的上下文得到共享上下文集合，并利用上下文匹配模型计算每个待计算相似度句子，与共享上下文集合中每个上下文的上下文得分，进一步利用所有上下文得分得到上下文得分向量；以及计算每个上下文得分向量之间的余弦相似度，从而得到上下文得分向量对应的待计算相似度句子之间的句子相似度。本发明的应用完全不需要标注数据即可完成对句子相似度的计算，减少了对标注数据的依赖，计算过程简单。

摘要： 本发明公开了一种基于UWB和虚实场景相似度度量融合的运维人员精确定位方法，建立空间误差模型‑根据空间误差模型获取最优x方向步长sx和y方向步长sy、偏航角步长syaw及俯仰角步长spitch‑UWB初步定位与虚实场景图像获取及预处理‑虚实场景相似度度量及精确定位。建立了空间误差模型，使用几何关系与概率误差理论对UWB与虚实场景相似度度量融合的定位方法进行了理论分析，在容许误差内使定位时间达到最短采用UWB和虚实场景相似度度量融合的方法，克服遮挡等因素对UWB定位精度的影响，显著提高了定位精度，可为变电站智能化运维和安全生产提供技术支持。

摘要： 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种多标签物料的相似度度量方法、系统、存储介质以及计算机设备，所述方法包括：分别获取各个所述物料的多个标签；分别获取各个所述物料的中文描述；计算所述物料的所述标签与所述物料的中文描述的注意力，获得各个所述标签相对应的注意力结果；将所述物料的所述标签形成所述物料的标签集；根据各个所述标签集中的所述标签相对应的注意力结果计算各个所述物料的标签集之间的相似度。借此，本发明实现了物料之间的相似度计算效果。