在本文中，我们提出了勾股模糊集之间的新的相关系数。然后，我们使用这个新结果来计算一些示例，通过这些示例，我们发现它得益于此类结果以及文献中的一些知名结果。在概率和统计理论中，相关系数表示两个随机变量之间线性相关的强度。在线性相关的情况下，相关系数等于1；在线性逆相关的情况下，相关系数等于-1。范围（-1、1）中的其他值指示变量之间的线性相关程度。系数越接近− 1和1，变量之间的相关性越强。正如在具有实变量的统计中一样，我们指的是两个直觉模糊集之间的方差和协方差。然后，我们根据直觉模糊集的方差和协方差确定了计算相关系数的公式，该相关系数的值在[-1，1]中。我们还通过示例对模糊集之间影响它们的相关系数的线性关系进行了评论，以表明在提出的新度量中的有用性。然后，我们发展这个方向来建立区间直觉模糊集之间的相关系数，并将其应用于模式识别问题。我们还通过示例对模糊集之间影响它们的相关系数的线性关系进行了评论，以表明在提出的新度量中的有用性。然后，我们发展这个方向来建立区间直觉模糊集之间的相关系数，并将其应用于模式识别问题。我们还通过示例对模糊集之间影响它们的相关系数的线性关系进行了评论，以表明在提出的新度量中的有用性。然后，我们发展这个方向来建立区间直觉模糊集之间的相关系数，并将其应用于模式识别问题。



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