以直觉模糊熵改进权重的模糊数据关联算法

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针对多中心点的观测数据存在不确定性的问题,首先将观测数据和预测数据进行直觉模糊化,然后利用直觉模糊熵改进直觉模糊集的数据权重,再计算直觉模糊集之间的加权距离以获得观测与预测数据的隶属度,最后依次搜索最大隶属度实现观测与预测的关联.通过实例将改进的直觉模糊C-均值聚类(IFCM)算法应用于数据关联计算,计算结果表明,存在模糊观测数据情况下,可以比较好的处理距离的权重信息,并得到更好的处理结果,实例证明算法是可行的.
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