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Similarity and entropy measures for circular intuitionistic fuzzy sets

公理 熵(时间箭头) 计算机科学 相似性度量 数学 模糊集 相似性(几何) 模糊逻辑 数据挖掘 人工智能 图像(数学) 几何学 物理 量子力学
作者
Nasser Aedh Alreshidi,Zahir Shah,Muhammad Jabir Khan
出处
期刊:Engineering Applications of Artificial Intelligence [Elsevier BV]
卷期号:131: 107786-107786 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.engappai.2023.107786
摘要

A recent extension of intuitionistic fuzzy sets (IFSs) is the circular intuitionistic fuzzy set (C-IFS), where the performance of each alternative is described by a circle with a fixed radius rather than a specific orthopair. This article presents the similarity and dissimilarity measures for C-IFSs. Their basic axioms are proven, and some of their characteristics are brought to light. The axiomatic definition of entropy measures for C-IFSs is given. Several mathematical expressions are provided to measure the entropy of C-IFSs. The conversions of entropy into similarity measures and from similarity into entropy are given. The inferior ratio method, which relies on similarity measures, is extended for the C-IFS framework. The method is illustrated through a case study of site selection for an epidemic hospital. The solutions of the given approach are compared with the existing decision-making techniques.

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