论文研究-基于折线模糊数多属性指标信息的FCM聚类算法.pdf,
折线模糊数是借助实数的有序表示来确定一类模糊信息，它不仅可以按任意精度逼近一般模糊数，而且也克服了基于Zadeh扩展原理的模糊数四则运算的复杂性.该文首先引入折线模糊数定义及其有序表示，并给出它的扩展运算和度量公式.其次，采用折线模糊数的有序表示描述了待聚类对象的多属性指标信息，进而依据目标函数给出最优模糊划分（矩阵）和聚类中心的计算公式，并基于折线模糊数刻画多属性指标信息的模式提出（fuzzy c-means）FCM聚类算法.最后，通过算例说明该算法比梯形模糊数刻画指标信息更具优越性.
