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重庆交通大学:《地理数学方法 Mathematical Methods for Geography》研究生课程教材教学课件_第八章 模糊数学方法及其应用

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第一节 模糊数学简介 第二节 模糊数学的基础知识 一、集合及其特征函数 二、模糊集合 第三节 模式识别 一、模式识别及识别的直接方法 二、贴近度与模式识别的间接方法 第四节 模糊综合评判及其应用 一、模糊综合评判 二、应用实例
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目录 第八章模糊数学方法及其应用 230 第一节模糊数学简介 230 第二节模糊数学的基础知识. 231 一、集合及其特征函数… 231 二、模糊集合 231 第三节模式识别. 、模式识别及识别的直接方法 247 、贴近度与模式识别的间接方法 52 第四节模糊综合评判及其应用…… 262 、模糊综合评判 262 、应用实例 263

229 目 录 第八章 模糊数学方法及其应用............................................................................................. 230 第一节 模糊数学简介........................................................................................................... 230 第二节 模糊数学的基础知识............................................................................................... 231 一、集合及其特征函数..................................................................................................... 231 二、模糊集合..................................................................................................................... 231 第三节 模式识别................................................................................................................... 247 一、模式识别及识别的直接方法..................................................................................... 247 二、贴近度与模式识别的间接方法................................................................................. 252 第四节 模糊综合评判及其应用........................................................................................... 262 一、模糊综合评判............................................................................................................. 262 二、应用实例..................................................................................................................... 263

第八章模糊数学方法及其应用 第一节模糊数学简介 任何新生事物的产生和发展,都要经过一个由弱到强逐步成长壮大的过程,一种新理论 一种新学科的问世,往往一开始会受到许多人的怀疑甚至否定。模糊数学自1965年 LAZadeh 教授开创以来所走过的道路,充分证实了这一点,然而,实践是检验真理的标准,模糊数学在 理论和实际应用两方面同时取得的巨大成果,不仅消除了人们的疑虑,而且使模糊数学在科学 领域中,占有了自己的一席之地 经典数学是适应力学、天文、物理、化学这类学科的需要而发展起来的,不可能不带有这 些学科固有的局限性。这些学科考察的对象,都是无生命的机械系统,大都是界限分明的清晰 事物,允许人们做岀非此即彼的判断,进行精确的测量,因而适于用精确方法描述和处理。而 那些难以用经典数学实现定量化的学科,特别是有关生命现象、社会现象的学科,研究的对象 大多是没有明确界限的模糊事物,不允许做岀非此即彼的断言,不能进行精确的测量。清晰事 物的有关参量可以精确测定,能够建立起精确的数学模型。模糊事物无法获得必要的精确数据, 不能按精确方法建立数学模型。实践证明,对于不同质的矛盾,只有用不同质的方法才能解决 传统方法用于力学系统高度有效,但用于对人类行为起重要作用的系统,就显得太精确了,以 致于很难达到甚至无法达到 精确方法的逻辑基础是传统的二值逻辑,即要求符合非此即彼的排中律,这对于处理清晰 事物是适用的。但用于处理模糊性事物时,就会产生逻辑悖论。如判断企业经济效益的好坏时, 用“年利税在100万元以上者为经济效益好的企业”表达,否则,便是经济效益不好的企业。根 据常识,显而易见:“比经济效益好的企业年利税少1元的企业,仍是经济效益好的企业”,而 不应被划为经济效益不好的企业。这样,从上面的两个结论出发,反复运用经典的二值逻辑, 我们最后就会得到,“年利税为0者仍为经济效益好的企业”的悖论。类似的悖论有许多,历史 上最著名的有“罗素悖论”。它们都是在用二值逻辑来处理模糊性事物时产生的。 客观实际中存在众多的模糊性事物和现象,促使人们寻求建立一种适于描述模糊事物和现 象的逻辑模式。模糊集合理论便是在这种形势下应运而生的。模糊方法的逻辑基础是连续值逻 辑,它是建立在[0,1上的。如若我们把年利税在100万元以上者的属于经济效益好”的企业 的隶属度规定为1,那末,相比之下,年利税少1元的企业,属于“经济效益好”的企业的隶属 度就应相应减少一点,比如为0999,依此类推,企业的年利税每减少1元,它属于“经济效 益好”的企业的隶属度就要相应减少一点。这样下去,当企业的年利税为0时,它属于“经济效 益好”的企业的隶属度也就为0了,显然,模糊方法的这种处理方式,是符合于人们的认识过程 ,连续值逻辑是二值逻辑的合理推广。 现代科学发展的总趋势是,从以分析为主对确定性现象的研究,进到以综合为主对不确定 性现象的研究。各门科学在充分研究本领域中那些非此即彼的典型现象之后,正在扩大视域 转而研究那些亦此亦彼的非典型现象。自然科学不同学科之间,社会科学不同学科之间,自然 科学和社会科学之间,相互渗透的趋势日益加强,原来截然分明的学科界限一个个被打破,边 缘科学大量涌现出来。随着科学技术的综合化、整体化,边界不分明的对象,亦即模糊性对象, 以多种多样的形式普遍地、经常地出现在科学的前沿

230 第八章 模糊数学方法及其应用 第一节 模糊数学简介 任何新生事物的产生和发展,都要经过一个由弱到强,逐步成长壮大的过程,一种新理论、 一种新学科的问世,往往一开始会受到许多人的怀疑甚至否定。模糊数学自 1965 年 L.A.Zadeh 教授开创以来所走过的道路,充分证实了这一点,然而,实践是检验真理的标准,模糊数学在 理论和实际应用两方面同时取得的巨大成果,不仅消除了人们的疑虑,而且使模糊数学在科学 领域中,占有了自己的一席之地。 经典数学是适应力学、天文、物理、化学这类学科的需要而发展起来的,不可能不带有这 些学科固有的局限性。这些学科考察的对象,都是无生命的机械系统,大都是界限分明的清晰 事物,允许人们做出非此即彼的判断,进行精确的测量,因而适于用精确方法描述和处理。而 那些难以用经典数学实现定量化的学科,特别是有关生命现象、社会现象的学科,研究的对象 大多是没有明确界限的模糊事物,不允许做出非此即彼的断言,不能进行精确的测量。清晰事 物的有关参量可以精确测定,能够建立起精确的数学模型。模糊事物无法获得必要的精确数据, 不能按精确方法建立数学模型。实践证明,对于不同质的矛盾,只有用不同质的方法才能解决。 传统方法用于力学系统高度有效,但用于对人类行为起重要作用的系统,就显得太精确了,以 致于很难达到甚至无法达到。 精确方法的逻辑基础是传统的二值逻辑,即要求符合非此即彼的排中律,这对于处理清晰 事物是适用的。但用于处理模糊性事物时,就会产生逻辑悖论。如判断企业经济效益的好坏时, 用“年利税在 100 万元以上者为经济效益好的企业”表达,否则,便是经济效益不好的企业。根 据常识,显而易见:“比经济效益好的企业年利税少 1 元的企业,仍是经济效益好的企业”,而 不应被划为经济效益不好的企业。这样,从上面的两个结论出发,反复运用经典的二值逻辑, 我们最后就会得到,“年利税为 0 者仍为经济效益好的企业”的悖论。类似的悖论有许多,历史 上最著名的有“罗素悖论”。它们都是在用二值逻辑来处理模糊性事物时产生的。 客观实际中存在众多的模糊性事物和现象,促使人们寻求建立一种适于描述模糊事物和现 象的逻辑模式。模糊集合理论便是在这种形势下应运而生的。模糊方法的逻辑基础是连续值逻 辑,它是建立在[0,1]上的。如若我们把年利税在 100 万元以上者的属于“经济效益好”的企业 的隶属度规定为 1,那末,相比之下,年利税少 1 元的企业,属于“经济效益好”的企业的隶属 度就应相应减少一点,比如为 0.99999,依此类推,企业的年利税每减少 1 元,它属于“经济效 益好”的企业的隶属度就要相应减少一点。这样下去,当企业的年利税为 0 时,它属于“经济效 益好”的企业的隶属度也就为 0 了,显然,模糊方法的这种处理方式,是符合于人们的认识过程 的,连续值逻辑是二值逻辑的合理推广。 现代科学发展的总趋势是,从以分析为主对确定性现象的研究,进到以综合为主对不确定 性现象的研究。各门科学在充分研究本领域中那些非此即彼的典型现象之后,正在扩大视域, 转而研究那些亦此亦彼的非典型现象。自然科学不同学科之间,社会科学不同学科之间,自然 科学和社会科学之间,相互渗透的趋势日益加强,原来截然分明的学科界限一个个被打破,边 缘科学大量涌现出来。随着科学技术的综合化、整体化,边界不分明的对象,亦即模糊性对象, 以多种多样的形式普遍地、经常地出现在科学的前沿

模糊集合理论自诞生以来,获得了长足的发展,每年全世界发表的研宄论文的数量,以指 数级速度增长。硏究范围从开始时的模糊集合,发展为模糊数、模糊代数、模糊测度、模糊积 分、模糊规划、模糊图论、模糊拓扑..等众多的分枝。 模糊集合论的提出虽然较晚,但目前在各个领域的应用十分广泛。实践证明,模糊数学在 农业中主要用于病虫测报、种植区划、品种选育等方面,在图像识别、天气预报、地质地震、 交通运输、医疗诊断、信息控制、人工智能等诸多领域的应用也已初见成效。从该学科的发展 趋势来看,它具有极其强大的生命力和渗透力。在模糊数学的应用中,经常应用于聚类分析、 模式识别和综合评判等方面 第二节模糊数学的基础知识 、集合及其特征函数 (1)集合 论域E中具有性质P的元素组成的总体称为集合 (2)集合的运算 集合的常用运算包括:交(∩)、并(U)、补 (3)特征函数 对于论域E上的集合A和元素x,如有以下函数 (x)={1当xeA 则称山(x)为集合A的特征函数 特征函数表达了元素x对集合A的隶属程度:可以用集合来表达各种概念的精确数学定义 和各种事物的性质。 模糊集合 (1)概念的模糊性 许多概念集合具有模糊性,例如:成绩:好、差:身高:高、矮:年龄:年轻、年老:头 发:秃、不秃 (2)隶属度函数 如果一个集合的特征函数H4(x)不是{01}二值取值,而是在闭区间[,1中取值,则 4(x)是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,称为隶属度函数 当x∈A H、(x)={0<x4(x)<1,当在一定程度上属于 (82) 隶属度函数用精确的数学方法描述了概念的模糊性 (3)模糊子集

231 模糊集合理论自诞生以来,获得了长足的发展,每年全世界发表的研究论文的数量,以指 数级速度增长。研究范围从开始时的模糊集合,发展为模糊数、模糊代数、模糊测度、模糊积 分、模糊规划、模糊图论、模糊拓扑……等众多的分枝。 模糊集合论的提出虽然较晚,但目前在各个领域的应用十分广泛。实践证明,模糊数学在 农业中主要用于病虫测报、种植区划、品种选育等方面,在图像识别、天气预报、地质地震、 交通运输、医疗诊断、信息控制、人工智能等诸多领域的应用也已初见成效。从该学科的发展 趋势来看,它具有极其强大的生命力和渗透力。在模糊数学的应用中,经常应用于聚类分析、 模式识别和综合评判等方面。 第二节 模糊数学的基础知识 一、集合及其特征函数 (1)集合 论域 E 中具有性质 P 的元素组成的总体称为集合。 (2)集合的运算 集合的常用运算包括:交(∩)、并(∪)、补 (3)特征函数 对于论域 E 上的集合 A 和元素 x,如有以下函数: ( ) 则称 ( )为集合 的特征函数 当 当 x A x A x A x A A        = 0, 1, (8.1) 特征函数表达了元素 x 对集合 A 的隶属程度;可以用集合来表达各种概念的精确数学定义 和各种事物的性质。 二、模糊集合 (1)概念的模糊性 许多概念集合具有模糊性,例如:成绩:好、差;身高:高、矮;年龄:年轻、年老;头 发:秃、不秃。 (2)隶属度函数 如果一个集合的特征函数 ( ) A  x 不是{0,1}二值取值,而是在闭区间[0,1]中取值,则 ( ) A  x 是表示一个对象 x 隶属于集合 A 的程度的函数,称为隶属度函数。 ( ) ( )          = x A x x A x A A x A 当 当 在一定程度上属于 当 0, 0 1, 1,   (8.2) 隶属度函数用精确的数学方法描述了概念的模糊性。 (3)模糊子集

1)设集合A是集合U的一个子集,如对于任意U中的元素x,用隶属度函数4(x)来 表示x对A的隶属程度,则称A是U的一个模糊子集,记为A={4(x)x}。模糊子集 通常简称模糊集;模糊集A由隶属函数4(x)唯一确定,故认为二者是等同的。 2)模糊集可以用下式表示 Zadeh表示法 A (x1),A(x2) A(x) A=H4(x)x1+4(x2)x2+…+H4(xn)/xn (84) 其中一表示x1对模糊集A的隶属度,x(i=1,2,…,n)称为模糊子集A的支持点 “+”叫做查德记号,不是求和 如“将1,2,3,4组成一个小数的集合”可表示为 10.80.20 d= 5) 序偶表示法 A={(x1,A(x1)(x2,A(x2),…(xn2A(xn)}(86) 向量表示法: A=(4(x1),4(x2),…,4(xn)) 若论域U为无限集,其上的模糊集可表示为 A (88) 3)模糊集与隶属度举例 设论域 E (89) 0.50.3040.2 A (8.10) x x2 >3 x4 B (8.11) XI x2 x3 x4 意思是x1,x2,x32x4对模糊集A的隶属度分别是05,0.3,04,02:对模糊集B的隶 232

232 1)设集合 A 是集合 U 的一个子集,如对于任意 U 中的元素 x,用隶属度函数 ( ) A  x 来 表示 x 对 A 的隶属程度,则称 A 是 U 的一个模糊子集,记为 { ( ), } A x x =  A i i 。模糊子集 通常简称模糊集;模糊集 A 由隶属函数 ( ) A  x 唯一确定,故认为二者是等同的。 2) 模糊集可以用下式表示。 Zadeh 表示法: 1 2 1 2 ( ) ( ) ( ) n n A x A x A x A x x x = + + + (8.3) 或 ( ) ( ) ( ) A=  A x1 x1 +  A x2 x2 ++  A xn xn (8.4) 其中 ( )i i A x x 表示 i x 对模糊集 A 的隶属度, ( 1,2, , ) i x i n = 称为模糊子集 A 的支持点, “+”叫做查德记号,不是求和。 如“将1, 2, 3, 4组成一个小数的集合”可表示为 1 0.8 0.2 0 1 2 3 4 A = + + + (8.5) 序偶表示法: 1 1 2 2 {( , ( )),( , ( )), ,( , ( ))} A x A x x A x x A x = n n (8.6) 向量表示法: 1 2 ( ( ), ( ), , ( )) A A x A x A x = n (8.7) 若论域 U 为无限集,其上的模糊集可表示为: ( ) x U A x A x  =  (8.8) 3)模糊集与隶属度举例 设论域 E x x x x =  1 2 3 4 , , ,  (8.9) 1 2 3 4 0.5 0.3 0.4 0.2 A x x x x = + + + (8.10) 1 2 3 4 0.2 0 0.6 1 B x x x x = + + + (8.11) 意思是 1 2 3 4 x x x x , , , 对模糊集 A 的隶属度分别是 0.5,0.3,0.4,0.2;对模糊集 B 的隶

属度分别是0.2,0,06,1。 设以人的岁数作为论域U=[0,120],单位是“岁”,那么“年轻”,“年老”,都是U上的模 糊子集。隶属函数如下: <u H()=年轻( ×/-25 (8.12) (0<u≤50) 2-50 <u< (8.12)表示:不大于25岁的人,对子集“年轻”的隶属函数值是1,即一定属于这一子集 而大于25岁的人,对子集“年轻的隶属函数值按1+/a-2 来计算,例如对40岁的人, 隶属函数值(=4)1-(42)1-01 同理,由(813)可得:HB(u=55=0.5,B(u=60)=0.8 模糊子集的隶属度函数的确定通常是根据经验或统计,常常带有主观性,但大家也较容易 接受(上述两个模糊集的隶属度函数如下所示) 图8.1两个模糊集隶属函数图示 (4)模糊集合的基本运算 相关运算的定义 相等:A=B令→14(x)=42(x) 包含:AB令4(x)≤A1(x) 233

233 属度分别是 0.2,0,0.6,1。 设以人的岁数作为论域 U = 0,120 ,单位是“岁”,那么“年轻”,“年老”,都是 U 上的模 糊子集。隶属函数如下:  A (u) =“年轻”(u)= ( ) ( ) 1 2 1 0 25 25 1 25 120 5 u u u −         −   +           (8.12)  B (u) =“年老”(u)= ( ) ( ) 1 2 0 0 50 50 1 50 120 5 u u u − −         −   +           (8.13) (8.12)表示:不大于 25 岁的人,对子集“年轻”的隶属函数值是 1,即一定属于这一子集; 而大于 25 岁的人,对子集“年轻”的隶属函数值按 1 2 25 1 5 u −     −   +         来计算,例如对 40 岁的人, 隶属函数值 ( ) 1 2 40 25 40 1 0.1 5 A  u −     − = = + =           。 同理,由(8.13)可得:  B (u = = 55 0.5 ) ,  B (u = = 60 0.8 ) 。 模糊子集的隶属度函数的确定通常是根据经验或统计,常常带有主观性,但大家也较容易 接受(上述两个模糊集的隶属度函数如下所示)。 0 20 40 60 80 100 120 0 0.5 1 1.5 图 8.1 两个模糊集隶属函数图示 (4)模糊集合的基本运算 相关运算的定义 相等: ( ) ( ) A B x x =  =   A B 包含: ( ) ( ) A B x x      A B

交集:C=A∩B台→C(x)=min(4(x),p2(x) 4(x)入2(x) 并集:C=AUB分(x)=max(u4(x),p2(x) 4(x)Vp2(x) 补集:A(x)=1-H1(x) 注:V:表示取大,∧表示取小 一个房地产商想将销售给客户的商品房进行分类。房子舒适如何的一个标志是其卧室的 多少。设X={1,2,3,4,5,6}是房子卧室数集,模糊集“对三口之家的舒适型房子”可以描 述为 A={(1,0.3),(2,0.8),(3,1),(4,0.7),(5,0.3)}(8.14) 模糊集“对三口之家的大面积型房子”可以描述为 B={(2,0.4),(3,0.6),(4,0.8)(5,1)2(6,1)}(815) A与B的并表示“大或者舒适的房子”,为 A∪B={(1,0.3)(2,0.8)(3,1),(4,08),(5,1),(6,1)}(816) A与B的交表示“又大又舒适的房子”,为 A∩B={(2,0.4)(3,06)(4,0.7),(5,0.3)}(8.7) B的补集表示“不大的房子”,为 B={(1,1),(2,06),(3,0.4),(4,0.2)}(8.18) 一些常用的算子: 1) Zadeh算子(v,∧) avb=maxa, b,,anb=mina, b(8.19) 2)取大、乘积算子(v,) avb=maxa, b,aob=ab(8.20) 3)环和、乘积算子(+,°) 234

234 交集: C A B (x) min( (x), (x)) =   C =  A  B ( ) ( ) A B =    x x 并集: C A B (x) max( (x), (x)) =    C =  A  B ( ) ( ) A B =    x x 补集: A (x) 1 (x)   A = −  A 注:∨:表示取大,∧:表示取小 一个房地产商想将销售给客户的商品房进行分类。房子舒适如何的一个标志是其卧室的 多少。设 X ={1,2,3,4,5,6} 是房子卧室数集,模糊集“对三口之家的舒适型房子”可以描 述为 A ={(1,0.3),(2,0.8),(3,1),(4,0.7),(5,0.3)} (8.14) 模糊集“对三口之家的大面积型房子”可以描述为 B ={(2,0.4),(3,0.6),(4,0.8),(5,1),(6,1)} (8.15) A 与 B 的并表示“大或者舒适的房子”,为: A B ={(1,0.3),(2,0.8),(3,1),(4,0.8),(5,1),(6,1)} (8.16) A 与 B 的交表示“又大又舒适的房子”,为: A B ={(2,0.4),(3,0.6),(4,0.7),(5,0.3)} (8.17) B 的补集表示“不大的房子”,为: B ={(1,1),(2,0.6),(3,0.4),(4,0.2)} (8.18) 一些常用的算子: 1)Zadeh 算子 ( , )  a b a b a b a b  =  = max{ , }, min{ , } (8.19) 2)取大、乘积算子 ( , )  • a b a b a b ab  = • = max{ , }, (8.20) 3)环和、乘积算子 ( , ) + • ˆ

a+b=a+b-ab aob=ab (8.21) 4)有界和、取小算子(,入) a⊕b=1∧(a+b),a∧b=min{a,b}(82) 5)有界和、乘积算子(,· 由b=1∧(a+b),a·b=ab 6) Einstain算子 +6 ab 8b b 1+ab 1+(1-a)(1-b (5)模糊集合的a水平截集 设A为U={x}的模糊子集,则对任意∈[O,1 A={x4(x)≥a;称为模糊子集的a水平截集 模糊子集本身没有确定边界,其水平截集有确定边界,并且不再是模糊集合,而是一个确 定集合 设年龄的取值集合为 U={50岁45岁,40岁,35岁,30岁,25岁 (8.25) 模糊集“年青”可表示为: A=0/50岁+0.1/45岁+0.3/40岁+0.5/35岁+0.9/30岁+125岁(826) A的不同的水平截集为 =0,A0={50岁,45岁,40岁,35岁,30岁,25岁 ={45岁,40岁,35岁,30岁,25岁} a=0.2,A02={40岁,35岁,30岁,25岁 =0.3,A03={40岁,35岁,30岁,25岁} ax=0.5,Aas={35岁,30岁,25岁} ={30岁,25岁} 0.9,A09={30岁,25岁 某医生今天给五个发烧病人看病,设为xx2,xyxx,其体温分别为:3890,372C, 378C,392°C,38.1℃C。医生在统计表上就可以这样写: 37C以上的五人:{x1,x2,x3x4,x 3℃c以上的二人:{x,x4,x5}

235 a b a b ab a b ab + = + − • = ˆ , (8.21) 4)有界和、取小算子 ( , )   a b a b a b a b  =  +  = 1 ( ), min{ , } (8.22) 5)有界和、乘积算子 ( , )  •a b a b a b ab  =  + • = 1 ( ), (8.23) 6)Einstain 算子 ( , )   + − , 1 1 (1 )(1 ) a b ab a b a b ab a b   + − + = = + + − − (8.24) (5)模糊集合的 α 水平截集 称为模糊子集 的 水平截集 设 为 的模糊子集,则对任意 ,     A x x A A U x { A ( ) } { } [0,1] =  =  模糊子集本身没有确定边界,其水平截集有确定边界,并且不再是模糊集合,而是一个确 定集合。 设年龄的取值集合为 U={50 岁,45 岁, 40 岁 ,35 岁,30 岁, 25 岁} (8.25) 模糊集“年青”可表示为: A=0/ 50 岁+0.1 / 45 岁 + 0.3/40 岁 + 0.5/ 35 岁 + 0.9/ 30 岁 +1/ 25 岁 (8.26) A 的不同的水平截集为: α=0 , A0 ={50 岁,45 岁, 40 岁, 35 岁, 30 岁, 25 岁} α=0.1, A 0.1 ={45 岁, 40 岁, 35 岁, 30 岁, 25 岁} α=0.2, A 0.2 ={40 岁, 35 岁, 30 岁, 25 岁} α=0.3, A 0.3 ={40 岁, 35 岁, 30 岁, 25 岁} α=0.5, A 0.5 ={35 岁, 30 岁, 25 岁} α=0.7, A 0.7 ={30 岁, 25 岁} α=0.9, A 0.9 ={30 岁, 25 岁} α=1 , A 1 ={25 岁} 某医生今天给五个发烧病人看病,设为 x x x x x 1 2 3 4 5 , , , ,  ,其体温分别为:38.9℃,37.2℃, 37.8℃,39.2℃,38.1℃。医生在统计表上就可以这样写: 37℃以上的五人: x x x x x 1 2 3 4 5 , , , ,  ; 38℃ 以上的三人: x x x 1 4 5 , ,  ;

39C以上的一人:{x4} 如果规定37.5℃C以下的不算发烧,问有多少发烧病人?医生就可以回答 x1,x3,x4,x5},但所谓发烧”实际上是一个模糊概念,它存在程度上的不同,也就是说要 用隶属函数来描述。如果根据医师的经验规定,对“发烧”来说: 体温3°℃以上的隶属函数/(x)=1 体温35℃以上不到39℃的求属函数(x)=09 体温3℃以上不到35℃的求属函数(x)=0.7 体温375℃以上不到38℃的隶属函数/(x)=04: 体温375℃以下的隶属函数4(x)=0 用模糊集合来处理这个问题: 0.900.4 0.7 一十 (8.27) 现在问:求属函数H(x)209的有哪些人,用4来表示这一集合,则A={x,x}, 同理有, 48={x1,x},46={x,x,x},A4={x1,x3,x,x3}。 (6)模糊关系及模糊矩阵 上面研究的都是单个集合的描述关系与定义,但往往更多时候需要研究的是模糊集与模糊集 之间的关系,比如:身高与体重的联系。这些涉及到关系的定义。 1)集合的笛卡儿乘积 设U={x},={y为两个集合,则它们的笛卡儿乘积集为 U×V={(x,y)x∈U,y∈} (8.28) (x,y)是U,元素间的有序对;(x,y)是一种无约束有顺序的组合;笛卡尔乘积的运算 不满足交换律 特殊的笛卡尔乘积:当A=U={x}时

236 39℃以上的一人: x4 ; 如果规定 37.5℃ 以 下 的 不 算 发 烧 , 问 有 多 少 发 烧 病 人 ? 医 生 就 可 以 回 答 : x x x x 1 3 4 5 , , ,  ,但所谓“发烧”实际上是一个模糊概念,它存在程度上的不同,也就是说要 用隶属函数来描述。如果根据医师的经验规定,对“发烧”来说: 体温 39℃以上的隶属函数  ( x) =1 ; 体温 38.5℃ 以上不到 39℃的隶属函数  ( x) = 0.9 ; 体温 38℃以上不到 38.5℃的隶属函数  ( x) = 0.7 ; 体温 37.5℃以上不到 38℃的隶属函数  ( x) = 0.4 ; 体温 37.5℃以下的隶属函数  ( x) = 0。 用模糊集合来处理这个问题: 设 1 2 3 4 5 0.9 0 0.4 1 0.7 A x x x x x = + + + + (8.27) 现在问:隶属函数 ( ) 0.9 A  x  的有哪些人,用 A0.9 来表示这一集合,则 A x x 0.9 1 4 =  ,  , 同理有, A x x 0.8 1 4 =  ,  , A x x x 0.6 1 4 5 =  , ,  , A x x x x 0.4 1 3 4 5 =  , , ,  。 (6)模糊关系及模糊矩阵 上面研究的都是单个集合的描述关系与定义,但往往更多时候需要研究的是模糊集与模糊集 之间的关系,比如:身高与体重的联系。这些涉及到关系的定义。 1)集合的笛卡儿乘积 设 U x ={ },V y ={ } 为两个集合,则它们的笛卡儿乘积集为: U V x y x U y V  =   {( , ) | , } (8.28) ( , ) x y 是 UV, 元素间的有序对; ( , ) x y 是一种无约束有顺序的组合;笛卡尔乘积的运算 不满足交换律。 特殊的笛卡尔乘积:当 A U x = ={ } 时

A×A={(x,x,)x,x,∈A (8.29) 2)关系及其表示 ①设U={x},={y}为两个集合,R为笛卡尔乘积U×V的一个子集,则称其为 U×V中的一个关系。关系R代表了对笛卡尔乘积集合中元素的一种选择约束。 ②关系的表示 集合表示法: R={(x,y)(x2,y2)(x3,y3) 描述表示法 R={(x,y)|x>y} (8.31) 图形表示法:关系图 矩阵表示法:例如 X×Y上的关系R X×X上的关系R i 2 x3 3“4 y11010 x11010 0101 110 y4L100 100 设U={张三李四,王五},V={数学,英语,政治},则关系R(选课)可表示为: 张李王 数学 (833) 英语110 政治(O X×K上的关系R(相似) d. x 1010 0101 1010 3)模糊关系 ①如果关系R是U×V的一个模糊子集,则称R为U×V的一个模糊关系,其隶属度 函数为(x,y)·隶属度函数H(x,y)表示x,y具有关系R的程度 ②若一个矩阵元素取值为o,1区间内,则称该矩阵为模糊矩阵。同普通矩阵一样,有模糊 单位阵,记为I;模糊零矩阵,记为0:元素皆为1的矩阵用J表示

237{( , ) | , } A A x x x x A  =  i j i j (8.29) 2)关系及其表示 ①设 U x ={ },V y ={ } 为两个集合, R 为笛卡尔乘积 U V 的一个子集,则称其为 U V 中的一个关系。关系 R 代表了对笛卡尔乘积集合中元素的一种选择约束。 ②关系的表示 集合表示法: 1 1 2 2 3 3 R x y x y x y ={( , ),( , ),( , )} (8.30) 描述表示法: R x y x y =  {( , ) | } (8.31) 图形表示法:关系图。 矩阵表示法:例如                           1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 4 3 2 1 4 3 2 1 1 2 3 4 1 2 3 4 x x x x y y y y x x x x x x x x X Y上的关系R X X上的关系R (8.32) 设 U={张三,李四,王五},V={数学,英语,政治},则关系 R(选课)可表示为:           1 0 1 1 1 0 0 1 1 张 李 王 数学 英语 政治 (8.33) X X 上的关系 R (相似) 1 2 3 4 1 2 3 4 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 x x x x x x x x             (8.34) 3)模糊关系 ①如果关系 R 是 U V 的一个模糊子集,则称 R 为 U V 的一个模糊关系,其隶属度 函数为 ( , ) R  x y 。 隶属度函数 ( , ) R  x y 表示 x y, 具有关系 R 的程度。 ②若一个矩阵元素取值为[0, 1]区间内,则称该矩阵为模糊矩阵。同普通矩阵一样,有模糊 单位阵,记为 I;模糊零矩阵,记为 0;元素皆为 1 的矩阵用J表示

③模糊矩阵的表示 X×H上的模糊关系R yI uR(xu, y PR(x2,y)AR(x,,y) PR (x4,y) y2pa(x,y2)A(x2,y2)A(x3,y2)2(x4,y2) V3) AR y4R(x1,y4)(x2y4)(x3,y)p(x4,y) (835) ④例题 设x为身高,y为体重。x=(14,1,5,16,1171:8)(单位m),y=(40.50,60,70,80)(单位kg)。 模糊关系“合乎标准”表示为: 表81模糊关系“合乎标准表 0 60 80 14 0.8 0.2 0.8 0.8 0.2 1.6 0.2 0.8 0.8 0.2 1.7 0.2 0.8 0.8 1.8 0.2 0.8 也可记为: 0.80.200 0.810.80.20 R=0.20810.80.2 00.20.8 0.8 000.20.81 样本集X中各样本之间的相似关系可表示为 10.60.20.8 x2|0.610.309 0.20.310.1 x4080.90.1 (837) 4)模糊矩阵的关系及其运算 ①基本关系及运算 设A=(an)m,B=(b,)m∞m都是模糊矩阵,则定义 相等:A=B曰a=b:包含:A≤B曰an≤b 并:A∪B=(anyb2)mn:交:A∩B=(anAb2)m

238 ③模糊矩阵的表示              , ) , ) , ) , ) , ) , ) , ) , ) , ) , ) , ) , ) , ) , ) , ) , ) 1 4 2 4 3 4 4 4 1 3 2 3 3 3 4 3 1 2 2 2 3 2 4 2 1 1 2 1 3 1 4 1 4 3 2 1 1 2 3 4 x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y y y y y x x x x X Y R ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( 上的模糊关系 R R R R R R R R R R R R R R R R                 (8.35) ④例题 设 x 为身高, y 为体重。x=(1.4,1.5,1.6,1.7,1.8)(单位 m),y = (40,50,60,70,80) (单位 kg)。 模糊关系“合乎标准”表示为: 表 8.1 模糊关系“合乎标准”表 40 50 60 70 80 1.4 1 0.8 0.2 0 0 1.5 0.8 1 0.8 0.2 0 1.6 0.2 0.8 1 0.8 0.2 1.7 0 0.2 0.8 1 0.8 1.8 0 0 0.2 0.8 1 也可记为: 1 0.8 0.2 0 0 0.8 1 0.8 0.2 0 0.2 0.8 1 0.8 0.2 0 0.2 0.8 1 0.8 0 0 0.2 0.8 1 R       =           (8.36) 样本集 X 中各样本之间的相似关系可表示为:             0.8 0.9 0.1 1 0.2 0.3 1 0.1 0.6 1 0.3 0.9 1 0.6 0.2 0.8 4 3 2 1 1 2 3 4 x x x x x x x x (8.37) 4)模糊矩阵的关系及其运算 ①基本关系及运算 设 ( ) , ( ) A a B b = = ij m n ij m n   都是模糊矩阵,则定义 相等: A B a b =  =ij ij ;包含: A B a b   ij ij 并: ( ) A B a b = ij ij m n ;交: ( ) A B a b = ij ij m n

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