基于云模型重叠度的相似性度量

来源：计算机应用杂志2015年第7期北京时间：

作者：孙妮妮, 陈泽华, 牛昱光, 阎高伟

单位：太原理工大学 信息工程学院, 太原 030024

摘要：云模型相似性是用来度量同类概念不同语言值的多个云之间关联程度的方法,相似云及其度量分析方法的提出是对云模型理论的扩展。针对目前相似性度量方法中时间复杂度过高和结果不稳定等不足,提出了一种基于云模型重叠度的相似性度量算法。首先,根据云模型期望、熵、超熵三个数字特征,定义两个云模型的位置关系和逻辑关系;其次,利用两个云的位置和形状特性,计算得到它们间的重叠度;最后,结合云模型重叠度与相似度的关系,将云模型的相似性度量转化为相应重叠部分的定量化描述。通过对时间序列分类实例的应用,验证了该算法在保证结果稳定度和正确率的前提下,与目前时间消耗较低的云模型相似度计算方法(LICM)相比,计算复杂度降低了50%,表明该算法具有可行性和有效性。

关键词：云模型,相似性,重叠度,逻辑关系,度量算法,时间序列

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61450011);山西省自然科学基金资助项目(2011011012-2)。