于兆吉， 胡祥培， 毛 强

（1.大连理工大学管理与经济学部，辽宁大连 116024；2.东北大学管理学院，辽宁沈阳 110819）

0 引 言

模糊模式识别分为个体识别和群体识别，在信用等级识别中，由于考虑多个评价属性，在进行模式识别时，被识别的对象不是论域中一个确定元素，而是论域中的一个模糊子集，所涉及的不是元素对集合的隶属关系，而是两个模糊子集间的贴近度，此时必须采用群体识别方法，即模糊贴近度方法.贴近度是对两个模糊子集接近程度的一种度量，目前关于模糊贴近度的定义很多［1、2］，其运用应视具体情况而定.

模糊贴近度与包含度是模糊集理论中两个非常基本和重要的概念.模糊贴近度反映了两个模糊子集的贴近程度；而模糊包含度反映了一个模糊子集包含于另一个模糊子集的程度.这两个概念密不可分，两者的相互关系引起许多学者的研究兴趣.文献［3］给出了贴近度的一般化定义，文献［4］给出了包含度的公理化定义，文献［5］对贴近度与包含度概念进行了初步总结，文献［6］讨论了6个包含度公式.本文在这些研究工作的基础上提出一种包含度计算公式，并由其诱导出一种新型贴近度计算公式.

模糊优化方法已被用于工业过程的控制等方面并取得很大成功［7］，目前在经济管理中也逐渐得到重视［8、9］.然而，非线性模糊规划在信用风险控制方面的研究却较为缺乏.本文运用诱导出的新型贴近度计算公式，进行信用评价，进一步……