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针对三角模糊数的分类问题,构建基于相似性度量的Fisher线性判别分析模型。该模型是经典Fisher线性判别分析模型的推广,其利用三角模糊数的相似度刻画类内离散程度,根据三角模糊数的距离量化类与类之间的离散程度,同时寻找一个方向向量,使投影到该向量模糊数据的类间离散程度与类内离散程度之比最大。实例分析结果表明,该分类模型在胃病诊断方面具有有效性和适用性。