Die Fuzzy-Set-Theorie wurde von Zadeh [1] verliehen, um Schwierigkeiten im Umgang mit Unsicherheiten zu lösen. Seitdem wurden die Theorien von Fuzzy-Sets und Fuzzy-Logik von vielen Forschern untersucht, um viele reale Probleme mit mehrdeutigen und unsicheren Umgebungen zu lösen. Durch hinzufügen einer neuen Komponente wurde die Idee des Konzepts von Atanassovs intuitionistischem Fuzzy Set (AIFS) eingeführt [2]. Die Anwendung dieser Sätze wurde in anderen Bereichen wie Bildverarbeitung [3], Multikriterienentscheidungsfindung [4], Mustererkennung [5] usw. umfassend untersucht. Buckley [6] und Nguyen et al. [7] kombinierten komplexe Zahlen mit Fuzzy-Sets. Auf der anderen Seite wird das innovative komplexe Fuzzy-Set eingeführt. Der komplexe Fuzzy-Satz zeichnet sich durch eine Mitgliedschaftsfunktion aus, deren Reichweite nicht beschränkt ist, sondern auf den Einheitenkreis in der komplexen Ebene erweitert wird. Daher ist eine komplex-bewertete Funktion, die jedem Element im Universum des Diskurses eine Stufe der Mitgliedschaft in der Form zuweist. Der Wert von wird durch die beiden Variablen definiert, und , beide real-valued, mit . Komplexe Fuzzy-Set-Theorie ändert das ursprüngliche Konzept der Fuzzy-Mitgliedschaft, indem sie behauptet, dass es zumindest in einigen Fällen notwendig ist, dem Ausdruck der Mitgliedschaft eine zweite Dimension hinzuzufügen. Diese zusätzliche Dimension ändert jedoch nichts am Grundbegriff der Unschärfe.

Die Mitgliedschaft in einem komplexen Fuzzy-Set bleibt “so unscharf” wie die Mitgliedschaft in einem traditionellen Fuzzy-Set. Die Unschärfe der Mitgliedschaft, d.h. die Vertretung der Mitgliedschaft als Wert im Bereich, wird in komplexen Fuzzy-Sets durch die Amplitude der Besoldungsgruppe der Mitgliedschaft beibehalten. Die Neuheit komplexer Fuzzy-Sets manifestiert sich in der zusätzlichen Dimension der Mitgliedschaft: der Phase der Besoldungsgruppe der Mitgliedschaft, . Die Eigenschaften der Mitgliedschaftsphase werden in diesem Abschnitt ausführlich erläutert. Ramot et al. [8, 9] erweiterten den Mitgliederbereich auf “Einheitskreis in der komplexen Ebene”, im Gegensatz zu anderen, die den Bereich auf beschränkten. Omar [10] untersuchte Ähnlichkeitsmaße zwischen zeitlichintuitionistischen Fuzzy-Sets. Da die komplexe Fuzzy-Mitgliedschaftsnote zweidimensional ist (Amplitude und Phase), kann ein komplexer Fuzzy-Satz visuell durch ein dreidimensionales Diagramm dargestellt werden, in dem das Diskursuniversum die dritte Achse ist. Abbildung 1 zeigt den komplexen Fuzzy-Satz.

Unsere Mustergenehmigungsgebührentabelle [75KB XLS] enthält die Basissätze für die Musterzulassung. Diese Arbeit befasst sich mit der Frage der Ähnlichkeitsmaße zwischen zwei zeitlich komplexen Atanasssows intuitionistischen Fuzzy-Sets, viele Maßen der Ähnlichkeit zwischen komplexen Atanasssows intuitionistischen Fuzzy-Sets. Was zuvor vorgeschlagen wurde, berücksichtigte nicht den Einfluss der Enthaltungsgruppe, was in einigen Fällen zu kontraintuitiven Ergebnissen führen kann. Eine neue Struktur des zeitlichen Komplexes Atanassovs intuitionistischen Fuzzy-Sets wird erhalten. Dieses Set ist formal aus einem konventionellen Atanasssows intuitionistischen komplexen Fuzzy-Sets verallgemeinert. Hier analysieren wir die Grenzen der bestehenden Ähnlichkeitsmaßnahmen. Dann wird ein neues Ähnlichkeitsmaß für die intuitionistischen Fuzzy-Sets des zeitlichen Komplexes Atanassov vorgeschlagen, und es werden mehrere numerische Beispiele gegeben, um die Gültigkeit der vorgeschlagenen Maßnahme zu demonstrieren. Schließlich wird die vorgeschlagene Ähnlichkeitsmaßnahme auf die Mustererkennung und die medizinische Diagnose angewandt. Wir teilen das Papier in vier Hauptabschnitte auf. Im ersten Abschnitt Vorarbeiten und grundlegende Definitionen, bieten wir einige Details über die komplexen Fuzzy-Sets. Im zweiten Abschnitt wird ausführlich über die komplexe Version des zeitlichen komplexen intuitionistischen Fuzzy-Sets gesprochen, das eine Erweiterung komplexer intuitionistischer Fuzzy ist, die durch Hinzufügen der Zeiten gesetzt wird und den Korrelationskoeffizienten zwischen zwei zeitlichkomplexen intuitionistischen Fuzzy-Sets untersucht.