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模糊集合理论
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模糊集合理论与模糊推理.ppt
FuzzySet Theory FuzzyReasoningfuzzylab.et.ntust.edu.tw1. 模糊集合與歸屬函數2. 模糊集合的表示3. 模糊集合的基本運算4. 模糊
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模糊集合理论模糊集合理论模糊集合理论
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[经济学]c6 模糊集合理论在模式识别中的应用 模式识别课程 武汉大学.ppt
[经济学]c6 模糊集合理论在模式识别中的应用 模式识别课程 武汉大学第 六 章

第六章 模糊集合理论在模式识别中的应用 § 6.1、引言 § 6.2、模糊集的基本概念 § 6.3、模糊集的简单运算、模糊度与模糊关系 § 6.4、隶属函数的确定 § 6.5、模糊模式识别

模 糊 集 合 理 论 在 模 式 识 别 中 的 应 用

遥感信息工程学院

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第 六 章

第一节 引言 1965年美国加利福尼亚大学l.a. zadeh.”教授 首次发表“fuzzy sets”重要论文,奠定了模糊 数学的理论基础,目前“模糊数学”已广泛应 用在系统工程、生物科学、社会科学等领域中。 模糊性:“高矮”、“胖瘦”、“年青”、 “大胡子” 模糊性的存在需要把模糊数学理论引入模式识 别之中。 精确性与模糊性的对立,是当今科学发展面临 的一个十分突出的矛盾。 过分的精确反而模糊,适当的模糊反而精确。 从随机性中把握广义的因果律—概率规律; 从模糊性中确定广义的排中律—隶属规律。 2


模 糊 集 合 理 论 在 模 式 识 别 中 的 应 用

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第 六 章

第二节 模糊集的基本概念 一、模糊集的定义: 假设论域e={x}(讨论的区间),模糊集a是由 隶属函数μa(x)描述。 μa(x)是定义在e上在闭区间[0,1]中取值的一

模 糊 集 合 理 论 在 模 式 识 别 中 的 应 用

个函数,反映x对模糊集的隶属程度。 μa(x)为

x对a的隶属度。 x

μa(x)叫做a的隶属函数。

μa(x)描述了e中的一个模糊子集a。

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第 六 章

第二节 模糊集的基本概念
当μa(x)
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[IT/计算机]9 模糊集合理论在模式识别中的应用模糊集的基本概念 处于中间过渡状态中的事物,不易区别。 模糊性例子:“高矮”、“胖瘦”、“年青”、 “年老”等等 1965年美国加利福尼亚大学扎德(l.a. zadeh)教授 首次发表“fuzzy sets”重要论文,奠定了模糊数 学的理论基础,目前“模糊数学”已广泛应用在 系统工程、生物科学、社会科学等领域中。 概率研究的是事物出现与否的不确定性,而模糊 研究的是事物本身的概念是不明确的。

与模糊性容易混淆的几个概念
• • • • 1) 模糊性与近似性 ① 共同点:描述上的不精确性。 ② 区别:不精确性的根源和表现形式不同。 a) 近似性:问题本身有精确解,描述它时的 不精确性源于认识条件的局限性和认识过程发 展的不充分性。 • b) 模糊性:问题本身无精确解,描述的不精确 性来源于对象自身固有的性态上的不确定性。

a   1  0.4  0.2  0.9  0   a b c d e   

最后一项也可以不写进去 注意,这里并非求和,分母表示一个元素,分子 表示其对于a的隶属度 “台”的概念 a的台是e中所有使  a x   0

的元素的集合
a  {xi  a  xi   0, i  1,2,..., n}

 a ( x) 越大,x隶属于a的可能性越高

倘设一阈值   0 ,将


i  1, 2,..., n   0,1
a0.4  a, b, d 

代替上式的零,则得到另一重要概念——模糊集 a的  水平截集。
a  xi  a  xi    ,





对例1,若令   0.4 ,则有

 水平截集。
概念是模糊集合到普通集合之间互相转化的一个重 要桥梁,而且是一个模糊集合究竟

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