When the relation between vectors >

When the relation between vectors > and ? is direct, the amount of the closest relation
between the vectors > and ? is >/=2 = ?/=2, for H = 1, … , J. The distance between the jth
components of vectors > and ? denoted by P=
, can be calculated by the following equation:
P= = Q>/=2 − ?/=2Q (14)
If the vectors > and ? have inverse relation, the similarity between > and ? is calculated
by the following equation:
P= = 3>/=2 − 41 − ?/=263
(15)
In direct relation, if SM =1, the similarity is perfect, while SM = 0 shows the maximum
amount of dissimilarity. In inverse relation, S = 1 shows the perfect dissimilarity whereas S = 0
shows the maximum amount of similarity between > and ?. The average of distance (AD)
between vectors > and ?, is calculated by the following equation:
R =
∑ QP=
Q
@
=T>
J
(16)
SM between the two vectors for both direct and inverse relations is calculated by the
following equation:
UA = 1 − R (17)
The proposed process is used to calculate the values of similarity between each pair of
numerical vectors <
and =
based on the types of relationship (direct and inverse). Then, the
polarity or sign of causality relation between the two factors i and j is determined. These values
and their features with the strength (power) of relation are defined in SRMF by ±R

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อความสัมพันธ์ระหว่างเวกเตอร์ > และ ได้โดยตรง จำนวนความสัมพันธ์ใกล้ชิดระหว่างเวกเตอร์ > และ เป็น > / = 2 =? / = 2 สำหรับ H = 1,..., เจ ระยะห่างระหว่างการ jthส่วนประกอบของเวกเตอร์ > และ สามารถบุจาก P =สามารถคำนวณได้ โดยสมการต่อไปนี้:P = = Q > / = 2 −? / = 2Q (14)ถ้าเวกเตอร์ > และ มีความสัมพันธ์ผกผัน ความคล้ายคลึงกันระหว่าง > และ มีคำนวณโดยสมการต่อไปนี้:P = = 3 > / = 2 −− 41 ? / = 263(15)ในตรงความสัมพันธ์ ถ้า SM = 1 เฉพาะสมบูรณ์แบบ ในขณะที่ SM = 0 แสดงสูงสุดจำนวน dissimilarity ในความสัมพันธ์ผกผัน S = 1 แสดง dissimilarity สมบูรณ์แบบในขณะที่ S = 0แสดงจำนวนสูงสุดของความคล้ายคลึงกันระหว่าง > และ ค่าเฉลี่ยของระยะทาง (AD)ระหว่างเวกเตอร์ > และ?, คำนวณ โดยสมการต่อไปนี้: R =∑ QP =Q@= T >เจ(16)SM ระหว่างสองเวกเตอร์ความสัมพันธ์ทั้งโดยตรง และผกผันตามสมการต่อไปนี้:UA = R − 1 (17)การนำเสนอจะใช้เพื่อคำนวณค่าความคล้ายคลึงกันระหว่างแต่ละคู่ของตัวเลขเวกเตอร์ < และ = ตามชนิดของความสัมพันธ์ (ทางตรง และผกผัน) นั้นขั้วหรือเครื่องหมายของความสัมพันธ์ causality ระหว่างสองปัจจัยฉัน และกำหนดเจ ค่าเหล่านี้และมีกำหนดคุณลักษณะของพวกเขา มีความแข็งแรง (power) ของความสัมพันธ์ใน SRMF โดย ±R < =3.2.6. โอเมตริกซ์สุดท้าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อความสัมพันธ์ระหว่างเวกเตอร์ > และ โดยตรง , จํานวนใกล้ความสัมพันธ์
ระหว่างเวกเตอร์ > และ เป็น  > / = 2 =  ? / = 2 , H = 1 , . . . . . . . . ระยะห่างระหว่าง jth
ส่วนประกอบของเวกเตอร์ > และ เขียนโดย p =
, สามารถคำนวณได้โดยใช้สมการต่อไปนี้ :
p = = q  > / = 2 −  ? / = 2Q ( 14 )
ถ้าเวกเตอร์ > และ มีความสัมพันธ์ผกผัน ความเหมือนระหว่าง > ? คำนวณ
โดยสมการต่อไปนี้ :
p = = 3  > / = 2 −− 41  ? / = 263

( 15 ) ในความสัมพันธ์โดยตรง ถ้า SM = 1 , ความเหมือนที่สมบูรณ์แบบ ในขณะที่ SM = 0 แสดงสูงสุด
ปริมาณของความแตกต่าง . ในความสัมพันธ์ที่ผกผัน , S = 1 แสดงความแตกต่างที่สมบูรณ์แบบในขณะที่ S = 0 =
แสดงจำนวนเงินสูงสุดของความคล้ายคลึงกันระหว่าง > ? . ค่าเฉลี่ยของระยะทาง ( AD )
ระหว่างเวกเตอร์ > และ จะคำนวณโดยสมการต่อไปนี้ :
R =
∑ qp =
q
@
= t >
J
( 16 )
SM ระหว่างสองเวกเตอร์ทั้งทางตรงและผกผันความสัมพันธ์คำนวณโดยสมการต่อไปนี้ :

มาก = 1 −  R ( 17 )
เสนอกระบวนการที่ใช้ในการคำนวณค่าของความคล้ายคลึงกันระหว่างแต่ละ คู่

=
< ตัวเลขเวกเตอร์และขึ้นอยู่กับประเภทของความสัมพันธ์ ( โดยตรงและผกผัน ) งั้น
ขั้ว หรือ สัญญาณของความสัมพันธ์ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยทั้งสองชั้นและ J เป็นคนกำหนด เหล่านี้ค่า
และคุณลักษณะของตนเองด้วยพลัง ( Power ) ของความสัมพันธ์จะถูกกำหนดใน srmf โดย± r < = .
3.2.6 . สุดท้ายเมทริกซ์โอ