云模型的不确定性相似度量：融合分布轮廓与局部特征

本文主要探讨的是"分布轮廓与局部特征融合的云模型不确定性相似度量"这一主题，它针对的是不确定性在人工智能领域的核心问题——如何有效地表达和处理不确定性知识，尤其是在大数据背景下，模拟人类的认知过程。不确定性是现实世界固有的，人类的认知过程，包括视知觉和概念理解，都深受其影响，表现为随机性和模糊性。传统的概率论、模糊集和粗糙集理论在处理这些特性时，存在主观性、假设不成立和过拟合等问题。 云模型作为一种综合性的理论框架，从随机性和模糊性的角度出发，提供了一种新型的不确定性处理方式。它允许定性模糊概念与定量精确数据之间的双向转换，广泛应用于决策分析和智能控制等领域，特别是在决策系统评估和协同过滤推荐系统中，云模型相似度量被证明能更好地反映人类的认知习惯，提高推荐的精度。 然而，现有的云模型相似度量方法主要局限于精确数值的量化计算或者依赖于云模型的形状特征，忽视了随机性和模糊性这两个关键特性。为解决这个问题，本文提出了一种创新的方法，即结合云模型的整体几何特征（包络带）与微观云滴分布的考虑。这种方法首先通过粗粒度的云模型整体轮廓（如包络带）定义相似度计算范围，然后在此范围内，引入云模型微观层面的细节（即云滴分布），以平衡粗粒度的全局信息和细粒度的局部特征。这种综合考虑确保了相似度量结果的全面性，从而更好地捕捉云模型的随机性和模糊性，为不确定性知识的处理提供了更为精确和全面的工具。 通过这种方式，本文的工作不仅提升了云模型相似度量的准确性，也推动了人工智能领域对不确定性知识表达与处理的研究，有助于实现更接近人类认知的智能决策和推荐系统。在未来的研究中，这种方法可能被进一步优化和完善，以适应更广泛的场景和需求。