<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>انجمن سیستم های فازی ایران</PublisherName>
				<JournalTitle>سیستم های فازی و کاربردها</JournalTitle>
				<Issn>2717-4409</Issn>
				<Volume>1</Volume>
				<Issue>1</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2018</Year>
					<Month>08</Month>
					<Day>23</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Correlation coefficient between fuzzy data</ArticleTitle>
<VernacularTitle>ضریب هم بستگی بین داده های فازی</VernacularTitle>
			<FirstPage>73</FirstPage>
			<LastPage>91</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">81939</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">20.1001.1.27174409.1397.1.1.6.7/DOR</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>رضا</FirstName>
					<LastName>زارعی</LastName>
<Affiliation>دانشگاه گیلان، دانشکده علوم ریاضی، گروه آمار</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2018</Year>
					<Month>12</Month>
					<Day>14</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Correlation is one of the most important indicators that is widely used in various fields and is an important measure in data analysis. Since much of the actual data may be inaccurate, it seems necessary to expand the concept of correlation in the inaccurate environment. In this paper, we first study a criterion for calculating the correlation coefficient between fuzzy numbers based on the classical definition of correlation coefficient and the principle of expansion, in which the mathematical programming approach is used to calculate the degree of membership. Then, another method for determining and calculating the -drastic of the exact T-based algebraic functions of the membership function using it is examined, which does not depend on mathematical programming.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">همبستگی یکی از مهم ترین شاخص هایی است که به طور گسترده در زمینه های مختلف به کارمی رود و اندازه ای با اهمیت در تحلیل داده هاست. از آنجایی که بسیاری از داده های واقعی ممکن است نادقیق باشند، توسیع مفهوم همبستگی در محیط نادقیق ضروری به نظر می رسد. در این مقاله، ابتدا بر اساس تعریف کلاسیک ضریب همبستگی و اصل توسیع زاده یک معیار برای محاسبه ضریب همبستگی بین اعداد فازی را مطالعه می کنیم که در آن رویکرد برنامه ریزی ریاضی به منظور محاسبه میزان درجه عضویت به کارگرفته شده است. سپس، روشی دیگر برای تعیین و محاسبه- نرم دراستیکو اعمال جبری مبتنی T دقیق تابع عضویت با استفاده از بر آن مورد بررسی قرار گرفته است که به برنامه ریزی ریاضی بستگی ندارد.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">اصل توسیع</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">برنامه ریزی ریاضی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">ضریب همبستگی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">عدد فازی</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://jfsa.fuzzy.ir/article_81939_86ec93a9243144c8bb936bb25a258ce3.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
