貼近度

貼近度（nearness degree）是模糊數學的一個概念，它表示兩個模糊子集間相似程度的一種度量，它可以用於進行模式識別與情報檢索，也可以用於優化綜合判決中的權重。設F(X)表示論域X上的所有模糊集組成的集合，如果映射σ： F(X)×F(X)→[0，1]具有以下性質：1.σ(A，A)=1;2.σ(A，B)=σ(B，A);3.當A⊂B⊂C時，有σ(A，C)≤σ(B，C)，則稱σ為貼近度。符合上述條件的貼近度有各種不同的形式，可根據具體情況加以選用。設A₁，A₂，…，A_n是n個不同的模型，對於給定的B，若σ(B，A_i0)=max_i≤nσ(B，A_i)，則認為B與模型A_i0最貼近，這稱為擇近原則，它用於模式識別中 ^[1]  。