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摘要
勾股模糊集拓展了直觉模糊集的信息表征内容，具有体现更大信息空间的优势，构建勾股模糊集的距离测度是实施勾股模糊型决策的核心环节。本文深入分析了现有四种勾股模糊集距离测度的缺陷，构建了融合隶属度、非隶属度、犹豫度和自信度的勾股模糊集空间信息表征模型，进而提出了基于勾股模糊集空间质心的距离测度；其次，拓展了距离测度的具体特性，证明且比较了本文距离测度模型在体现犹豫度和解决反直觉情形方面的优势；最后，模式识别和医疗诊断等应用研究凸显了本文提出距离测度的准确性和优越性。
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单位南京理工大学; 经济管理学院
