Resumen

Presentamos los conjuntos difusos intuicionistas intervalo-valorados dinámicos (DIVIFS), que pueden mejorar la precisión del reconocimiento cuando se aplican al reconocimiento de patrones. Analizando el grado de indecisión, proponemos algunos modelos de DIVIFS a partir de conjuntos difusos intuicionistas (IFS) e IFS interval-valued (IVIFS). A continuación, presentamos una nueva condición de clasificación en la distancia de IFS e IVIFS e introducimos algunas medidas de distancia de DIVIFS que satisfacen la condición de clasificación. Por último, se presenta un ejemplo de reconocimiento de patrones aplicado a la toma de decisiones de diagnóstico médico para demostrar la aplicación de los DIVIFS y sus distancias. Los resultados de la simulación muestran que el método DIVIFS es más completo y flexible que el método IFS y el método IVIFS.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:conjuntos difusos intuicionistas, divifs, ifs, toma de decisiones de diagnóstico médico, condición de clasificación novedosa, ejemplo de reconocimiento de patrones, ivifs, método divifs, modelos divifs, método ifs
• Keywords:intuitionistic fuzzy sets, divifs, ifs, medical diagnosis decision making, novel ranking condition, pattern recognition example, ivifs, divifs method, divifs models, ifs method