Medidas de distancia y similitud para conjuntos difusos esféricos y sus aplicaciones en la selección de mega proyectos

Una nueva condición sobre funciones de membresía positiva, membresía neutral y membresía negativa nos da la exitosa extensión del conjunto difuso pictórico y del conjunto difuso pitagórico, llamados conjuntos difusos esféricos (SFS). Esto extiende el dominio de las funciones de membresía positiva, membresía neutral y membresía negativa. Teniendo en cuenta la importancia de la medida de similitud y su aplicación en minería de datos, diagnóstico médico, toma de decisiones y reconocimiento de patrones, se han propuesto varios estudios sobre medidas de similitud en la literatura. Sin embargo, algunos de ellos no pueden satisfacer los axiomas de similitud y proporcionan casos contraintuitivos. En este artículo, proponemos las medidas de similitud y distancia teóricas de conjuntos. Proporcionamos algunos contraejemplos para las medidas de similitud ya propuestas en la literatura y mostramos cómo nuestro método propuesto es importante y aplicable a los problemas de reconocimiento de patrones. Al final, proporcionamos una aplicación de una medida de similitud propuesta para seleccionar mega proyectos en países en desarrollo.