云模型重疊度的相似性度量算法
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標簽：云模型(7027)
云模型相似性是用來度量同類概念不同語言值的多個云之間關聯程度的方法，相似云及其度量分析方法的提出是對云模型理論的擴展。針對目前相似性度量方法中時間復雜度過高和結果不穩定等不足，提出了一種基于云模型重疊度的相似性度量算法。首先，根據云模型期望、熵、超熵三個數字特征，定義兩個云模型的位置關系和邏輯關系；其次，利用兩個云的位置和形狀特性，計算得到它們間的重疊度；最后，結合云模型重疊度與相似度的關系，將云模型的相似性度量轉化為相應重疊部分的定量化描述。通過對時間序列分類實例的應用，驗證了該算法在保證結果穩定度和正確率的前提下，與目前時間消耗較低的云模型相似度計算方法（ LICM）相比，計算復雜度降低了50%，表明該算法具有可行性和有效性。
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