摘要：
为解决由犹豫模糊数、直觉模糊数、区间数和实数4类基本数据组成的多源异类数据的融合识别问题,在犹豫模糊框架内,提出犹豫模糊集相关系数计算方法进行识别判定。首先,将多源异类数据用犹豫模糊数统一描述；其次,分析现有的犹豫模糊集相关系数的局限性,提出了既满足统计学直觉,又不需要各犹豫模糊数中隶属度个数相同,并具有更强数学概念的犹豫模糊集统计相关系数;最后,应用到多源异类数据的融合识别中,利用最大相关系数准则进行识别判定。仿真算例对比分析验证了犹豫模糊集统计相关系数的有效性,并具有精度高、区分度好的优点。
关欣, 孙贵东, 衣晓, 赵静. 基于犹豫模糊集统计相关系数的多源异类数据融合识别[J]. 系统工程与电子技术, 2018, 40(3): 509-517.
GUAN Xin, SUN Guidong, YI Xiao, ZHAO Jing. Multi-source heterogeneous data fusion recognition based on statistical correlation coefficients between hesitant fuzzy sets[J]. Systems Engineering and Electronics, 2018, 40(3): 509-517.
