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Consistency Fuzzy Sets and a Cosine Similarity Measure in Fuzzy Multiset Setting and Application to Medical DiagnosisConjuntos difusos consistentes y una medida de similitud del coseno en un entorno de conjuntos difusos múltiples y su aplicación al diagnóstico médico

Resumen

El propsito principal de este estudio es construir una base para un nuevo concepto de conjunto difuso que se denomina conjunto difuso de consistencia (CFS) que expresa los datos inciertos multidimensionales con bastante xito. Nuestro motivo es reducir la complejidad y dificultad causada por la informacin contenida en la secuencia de verdad en un conjunto difuso mltiple (FMS) y presentar los datos de la secuencia de verdad de una manera ms comprensible y compacta. Por lo tanto, este trabajo introduce el concepto de CFS que se caracteriza con una funcin de verdad definida sobre un conjunto universal . El primer componente del par de verdad de un CFS es el valor medio de la secuencia de verdad de un FMS y el segundo componente es el grado de consistencia, es decir, el complemento difuso de la desviacin estndar de la secuencia de verdad del mismo FMS. La principal aportacin de un FMS es el reflejo tanto del nivel de la media de los datos que puede expresarse con las distintas longitudes de secuencia como del grado de la informacin razonable de los datos a travs del grado de consistencia. Para desarrollar este nuevo concepto, este artculo tambin presenta un coeficiente de correlacin y una medida de similitud coseno entre CFS. Adems, el coeficiente de correlacin y la medida de similitud coseno propuestos se aplican a un problema de diagnstico mdico multiperiodo. Por ltimo, se ofrece un anlisis comparativo entre los resultados obtenidos y los resultados existentes en la literatura para mostrar la eficacia y racionalidad del coeficiente de correlacin y la medida de similitud del coseno propuestos.

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