反凸模糊集 - 江南大学杂志社
经典集合与模糊集合汇总
xi
x1
x2
xn
如果论域U 是无限不可数集,F 集合A可表示为:
A A(xi ) xi 注意上述试中的数学符号所表示的意义。
3)向量法 若论域中的元素有限且有序时,可以把各元素的隶属度类似于 向量的分量排列起来表示F集合,这样F集合相当于一个向量, 其分量就是各元素的隶属度取值,故也称F集合A为F向量A,表 示为:
F集合A的支集和核,都是经典集合。
2)数与集合A的数积 设A (U), [0,1],x U。可以定义一个新的集合“A”,
它满足以下条件:
( A)(x) A(x) 称 A为数与集合A的数集。
把一个F集合A的隶属函数A(x)、支集SuppA、核KerA及
它和数的数积A,一并画在图上,可以看出它们的意义以及
C(x) A(x) B(x) max[A(x), B(x)] 则称C为A和B的并集,记作C A B。符号“”表示对 两边的值做取大运算。
6.模糊集合间的交集 若A, B,C (U),x U ,均有:
C(x) A(x) B(x) min[A(x), B(x)] 则称C为A和B的并集,记作C A B。符号“”表示对 两边的值做取小运算。
A ( A(x1), A(x2 ), , A(xn ))
注:用向量表示法时,同一论域上各集合中元素隶属度的排列 顺序必须相同,而且隶属度等于零的项不得省略。
3)函数法
当论域U 是无限不可数集时,根据F 集合A的定义,完全可以用 它的隶属函数A(x)来表征它.
例子2-1
设论域U {1,2,3,4,5}, A表示“靠近4的数集”,则A就是F集合。 已知论域U中各元素隶属于A的程度A(xi),试用F集合的各种 表示方法表示出F集合A。
模糊集理论及应用讲解
经典集合与特征函数
4、隶属度 特征函数CA(u)在u=u0处的值CA(U0)称为u0对A的隶属度。
模糊集合与隶属函数
1、隶属函数
[0 设U是论域,μA是将任何u∈U映射为 ,1]上某个值的函数,
即:
:U→[ μA
0,1的一个隶属函数。
?0.4 0.5 0.1?
例
R1 ? ??0.2 0.6 0.2??
??0.5 0.3 0.2??
?0.2 0.8? R2 ? ??0.4 0.6??
??0.6 0.4??
?0.4 0.5? R ? R1 ?R2 ? ??0.4 0.6??
λ水平截集
解: (1)λ水平截集 A1={ u3 } A0.6={ u2,u3,u4 } A0.5={ u2,u3,u4,u5 } A0.3={ u1,u2,u3,u4,u5 } (2)核、支集 KerA={ u3 } SuppA={ u1,u2,u3,u4,u5 }
模糊数
模糊数 如果实数域上的模糊集A的隶属函数μA (u)在R上连续,且具有如下性 质:
2、模糊集
设A={ μA (u) | u∈U } ,则称A为论域U上的一个模糊集。 3、隶属度
μA (u)称为u对模糊集A的隶属度。
模糊集合与隶属函数
模糊集合完全由其隶属函数确定,即一个模糊集合与其隶属函数是等 价的。
可以看出 对于模糊集A,当U中的元素u的隶属度全为0时,则A就是个空 集; 当全为1时,A就是全集U; 当仅取0和1时,A就是普通子集。
UR V R的论域为U×V。 特别地,当U=V时,R称为U上的二元模糊关系;若R的论域为n个集合
的直积U1×U2×…×Un,则称R为n元模糊关系。
第3章 模糊理论
3 A(1.60)= =0.3 10
……
1 A(1.77)= =0.1 10 10 0.1 0.3 0.6 1 0.5 0.1 FA = + + + + + 1.56 1.60 1.64 1.69 1.73 1.77
A(1.64)=
6 =0.6 10
模糊统计法的特点: ①随着n的增大,隶属频率会趋向稳定,这个 稳定值就是v0对A的隶属度。 ②计算量大。 2、例证法 :从有限个隶属度值,来估计U上的模糊 集A 的隶属度函数。 3、专家经验法:根据专家的经验对每一现象产生 的各种结果的可能性程度,来决定其隶属度函数。 4、二元对比排序法:通过对多个事物之间的两两 对比,来确定某种特征下的顺序,由此来决定这些 事物对该特征的隶属函数的大体形状。
二、模糊控制的特点 1、无需知道被控对象的数学模型 2、是一种反映人类智慧思维的智能控制 模糊控制采用人类思维中的模糊量,如“高”、 “中”、“低”等,且控制量由模糊推理导出 3、易于被人们所接受(核心:控制规则) 4、构造容易 5、鲁棒性好
第二节 模糊集合论基础
一、模糊集的概念
集合:具有某种特定属性的对象全体。 集合中的个体通常用小写英文字母如:u表 示; 集合的全体又称为论域。通常用大写英文字 母如:U表示。 uU表示元素(个体)u在集合论域(全体) U内。
附近隶属函数的范围
重叠鲁棒性=
U
L
( A1 A2 )dx 2(U L)
重叠指数的定义
(0.3~0.7为宜)
求重叠率和重叠鲁棒性
例:
A1
A2
重叠率= 10 / 30 0.333
0 .5 10 重叠鲁棒性= 0.5 2(40 30) 20
模糊控制技术-第二章
上述定义表明:
①论域U中的元素是分明的,即U本身是普通 集合,只是U的子集是模糊集合,故称A为 U的模糊子集,简称模糊集。 ②隶属函数μA(u)是用来说明u隶属于A的程度 的,μA(u)的值越接近于1,表示u隶属于A 的程度越高;当μA(u)的值域变为{0,1}时, 隶属函数μA(u)蜕化为普通集合的特征函数, 模糊集合也就蜕化为普通集合。
' ~ ~ ~ ~ ~
~
0.1 0.1 0.6 0.5 0.7 0.9 0.9 1 C u1 u2 u3 u4
'
0.1 0.5 0.7 0.9 u1 u2 u3 u4
~
0.9 0.4 0.3 0.1 A u1 u2 u3 u4
18
台(support)集合
39
• 例:设X={1,2,3,4},Y={a,b, c},Z={α,β},Χ×Y以及Y×Z上的模糊关 系R与S如图所示。
2.2.2 模糊关系 (1)普通关系:客观世界存在的普遍现象,描 述了事物之间存在的某种联系。 1)集合的直积 • 由两个集合U和V的各自元素u与v组成的序 偶(u,v)的全体集合,称为U与V的直积,记 为U×V,即
U×V={(u,v)|u∈U,v∈V }
• 一般情况下,U×V≠V×U。 2)普通二元关系
A 和 A 分别称为模糊集合 A 的强 截集和弱
正则(normal)模糊集合
[0,) 1 (0, 1]
截集
如果:max A (u )
uU
1 ,则称A为正则模糊集合
凸(convex)模糊集合
A (u1 (1 )u2 ) min( A (u1 ), A (u2 )) u1,u2 U, [0, 1]
模糊理论基础
这样的矩阵称 为模糊矩阵
R (x1, y1) R (x1, y2 )
R R (x2 , y1) R (x2 , y2 )
R (xn , y1) R (xn , y2 )
R (x1, ym ) R (x2 , ym )
R (xn , ym )
模糊矩阵 是论域为 直积X×Y 模糊集。
2.3.1 模糊关系及模糊矩阵的定义
R2 0.7
1
0.1 0.3
模糊矩阵的合成运算举例
1 0.2 0.5 0.4 0.9
R1 R2 0.1 0.4 0.1 0.7
1
0.3 0.9 0 0.1 0.3
(1 0.4,0.2 0.7,0.5 0.1) (1 0.9,0.2 1,0.5 0.3) (0.1 0.4,0.4 0.7,0.1 0.1) (0.1 0.9,0.4 1,0.1 0.3)
设X、Y是两个非空集合,以直积X×Y为论域定义的模糊集合R称 为X和Y的模糊关系,记为RX×Y。
(1)模糊关系RX×Y由其隶属函数μR(x,y)完全刻画,μR(x,y)表示了 X中的元素x和Y中的元素y具有关系RX×Y的程度。
(2)当X和Y为有限离散集合时,设X={x1,x2,…,xn},Y={y1, y2,…,ym},则X和Y的模糊关系RX×Y可用n×m阶矩阵表示,即
模 糊 数 学 诞 生 于 1965 年 , 它 的 创 始 人 是 美 国 的 自 动 控 制 专 家 L.A.Zadeh教授,他创立了模糊集合论,为模糊数学奠定了基础。
模糊技术的应用领域
地铁机车、机器人、过程控制、故障诊断、交通管理、医疗诊断、 声音识别、图像处理、市场预测等领域。
第一节 模糊集合及其运算
2.1.2 模糊集合的表示法
具有三种否定的模糊集FScom的模糊度与贴近度
A 2= A :。
3 模糊 集 F c m 的距离贴近度和格贴近度 So
( , ( e O 时情 形) ≤ A x [, ) )
两个模糊集之间的相 似程度用 贴近度来 描述 的 , 国学者 我 汪培庄 用格贴近度 刻画 的并且 用 内外积 表示 两个模 糊 集之
杨 磊 潘正华
( 江南大学理学 院 江苏 无锡 24 2 ) 1 12
摘
要
文献[ ] 1 从概 念层面上提出并 区分模 糊概念 中存在 的三种不 同否定关 系, 即矛盾否定 关系、 对立 否定关 系和 中介否 定关
系, 由此定义 了能够刻 画这些不 同否定 的一种新 的模糊集 F em。研 究模 糊集 F em 的模糊度 与贴近度 , 出模 糊集 F cm 的模 糊 So So 提 So 度 、 离贴近度 以及格贴近度计算公式 , 距 并讨论 了它们 的应用 。 关键 词
第2 9卷 第 1 期
21 0 2年 1月
计 算机应 用与软 件
Co utrAp lc to s a d S f r mp e p iai n n o t e wa
Vo. 9 No 1 12 .
Jn 0 2 a .2 1
具 有 三种 否 定 的模 糊 集 F cm 的模 糊 度 与 贴 近 度 So
,
’ ): D
( , ’ ,( B )o c
, ) = D( , C C C’) 所 以 A = A d 。
,
( )当 A( 3 )<12时有 ( =A 。 ) 由定 义 4得 / ) ( , A。 d=A 由( ) :, 2 可知 A =A 。 , 以 A =A 。 =4 。 d d所 d d :
一种基于证据理论和模糊集合的信息融合方法
, 其 中
() 3
i ,, n。 =1 …, 2
将, : 的关系式转化为矩 阵形 式 r R 其 中r 以 = a, 足
I 1 ) ) 唧 = }
距离测度,借助误差函数e () 矿 ,可以得出:
(
矿
() 4
,r…, i2 为元 素的列 向量 , 是 以 ,2 为元素 的 ,, C, (…,
Ab t a t Fo u e nt ep o lm a if ut os t pt eb scp o a it a sg me t u ci ni h vd n et e r sr c : c sd o r b e t ti i df c l e a i r b bly sin n n t nt ee i e c h oy h h ts i t u h i f o
Bl ) ∑ e A= () (
Bc
( 8 )
仅仅用可信度 函数来描述对 一个命题 的信任程度
是不够 的,须引入一个怀疑 的程度 的量 ,即:
D” )B() o =e7 ( l t
厂 = ()
( 9 ) () 1 0
基本概 率分配函数 ,最后进行 D s证据合成 。仿真实验表 明,该方法 获得的结果具 有更高的精度和 可信度 。 .
关键 词:证据 理论;模糊集合 ;m s 函数 ;数据 融合:无线传感器 网络 as
I e m a i n Fu i n e ho s d n Pr o nf r to s o M t d Ba e o o fThe r n o y a d Fuz y S t z e
d l
() 6
数 , m s 函数 , 即 as 反映了证据支持命题 发生的程度 ,
基于性别角色的服饰行为差异性与模糊化现象分析
性别和社会性别组成。生理性别着眼于两性身体构 造
在服饰行为上 表 现 出 不 同 的 特 点。 一 方 面,人 们 必 须
方面的先天差异,社 会 性 别 聚 焦 于 两 性 社 会 角 色 方 面
穿戴符合特定时 空 背 景 下 性 别 角 色 服 装,以 适 应 社 会
的后天规范。
审美习惯;另一方面,外化的服饰也象征性地标识 着 装
关键词:两性性别;社会角色;差异性;模糊化;服饰行为
中图分类号:
G05
文献标识码:
A
1 两性性别差异表现
文章编号:
1673-0356(
2021)
06-0053-03
2 服饰行为性别差异性表现
性别 差 异 是 一 种 复 杂 的 社 会 心 理 学 现 象,由 生 理
性别 是 影 响 服 饰 行 为 的 重 要 因 素,不 同 性 别 群 体
服装服饰
· 53 ·
2021 年第 6 期
基于性别角色的服饰行为差异性与模糊化现象分析
陈
玲
(绍兴文理学院 纺织服装学院,浙江 绍兴 312000)
摘
要:两性服饰差异是人类服装发展史上的基本差异,贯穿社会发展始终。由于两性在生理、心理和社会角色 上 的
.1 男性化女装
一
,其目的都是利用服饰行为进一步表达、规 范 和 强
[
6]
男性化女装是指在女装中添加一些男装特 有 的 要
化社会性别角色。
素,如垫肩、肩袢等,甚至完全采纳传统男装形 制,只 是
2
.2
.5 装饰
在尺寸上缩小处理,如西装、马甲、夹克等。例 如,施 特
服装 装 饰 的 差 异 最 初 以 区 分 社 会 等 级 而 存 在,装
第一章 模糊集
1.模糊集:设U 是论域,所谓U 上的“模糊集Fuzzy ”A ,是指对任意U x ∈,x 常以某个程度[])1,0(∈u u 属于A ,而非A x ∈或A x ∉。
(即对U A ⊂,若A 的边界也不清楚,则称A 为U 上的模糊集合)2.模糊集的隶属函数⑴论域:将所讨论的对象限制在一定范围内,并称所讨论对象的全体为论域。
记为X ,Y ,U 等。
集合(子集合) 若对U x A x ∈→∈∀,则称A 是X 的子集,记为U A ⊂。
⑵特征函数称下述映射 {}1,0→X 确定的函数()X A μ为X 上集合A 的特征函数: ()X x A μ→1 ,A x ∈()X A μ=0,A x ∉⑶隶属函数设U 是论域,μ:[]1,0→U ,称μ是U 上的隶属函数,记U 上的隶属函数全体为)(U SH ,又记U 上的模糊集的全体为)(U F ,令)(U SH 与)(U F 一一对应。
于是,对任意()U SH ∈μ,有唯一U 上的模糊集)(~U F A ∈与之对应。
记此μ为~A μ,称~A μ为~A 的隶属函数,对任意U x ∈,称)(~x A μ为x 对~A 的隶属度。
注:因为{}[]1,01,0⊂,所以经典集A 的特征函数A μ也是隶属函数,经典集是模糊集的特例。
⑶定义1.所谓给定了论域U 上的一个模糊子集~A ,是指对于任何X x ∈,都给定了一个数[]1,0)(~∈x A μ,称做x 对~A 的隶属度,[]1,0:~→U A μ称作~A 的隶属函数,记为))((~~⎰=uA x x A μ,当U 为有限集{}n x x ,1时,~A 也可记为nn A A x x x x A )()(~~11~μμ++=,如果)(~x A μ的最大值等于1,则称~A 为正则模糊数集。
(4)隶属函数的确定专家评定法(德尔菲方法):对任何U x ∈,由专家打分,指定)(~x A μ;1) 模糊统计方法:根据所提出的模糊概念进行统计试验,从而确定隶属函数的方法。
模糊集合及其运算
模糊理论 模糊集合 模糊函数 模糊逻辑与推论 模糊规则库 模糊控制
模糊概念的感性认识
何谓模糊? Ex:今天气温如何?那位女孩正吗?
什么是模糊系统? Ex:
模糊规则库
模糊集合U
模糊推论
引擎
哪里可看見模糊控制的系統?
Ex:冷气机、洗衣机等等…
模糊集合V
用模糊来调和对立
180公分 179公分 高的程度
6、同一律
A X X A X A A A A
7、达.摩根律
(A B) A B
8、双重否定律
(A B) A B
A A
模糊集合运算的基本性质
提问: 为什么在模糊集合里排中律不成立?
9、其它运算类型 见板书
模糊关系
定义:n元模糊关系R是定义在直积X1×X2×... ×Xn上的模糊集合,它可以表示为
O
(x,0)
0
x
50
x,
1
(
1 5 x 50
)2
50
x
200
O
0
[1 ( 5 ) 2 ]1 x 50
x 0 x50
50 x200
x
Y
(x,1) 0
x
25
x,
连
续
变
化
。
模糊集合的定义及表示方法
若我们用A来表示模糊集合“大苹果”,用 来表示隶属度函数,A中的元素用x来表示, 则 A(x)便表示x属于A的隶属度,对于上面 的例子就可以写成
Ω-凸Fuzzy集
一
凸F u z z y集
傅 小 波
( 无 锡职业 技术 学 院 基 础部 , 江苏
无锡
2 1 4 1 2 1 )
摘 要 : 给 定 一个参 数 集 , 将 一 模 糊 集与 凸集相 结合 , 提 出了一 种新 的 一 凸F u z z y集 , 并研 究 了 n 一
凸 Fu z z y集 的 一 些 基 本 性 质 。
关键词 : n 一 模糊集; n 一 凸F u z z y集 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 图 分 类 号 :0 1 5 文 献标 志码 : A 文章 编号 : 1 6 7 1 — 7 8 8 0 ( 2 0 1 6 ) 0 6 — 0 0 6 1 — 0 3
—
I n v e x Fu z z y Set
自1 9 6 5年 L I A. Z a d e h在 文献 E l i 中首次 提 出
F u z z y集 和 凸 F u z z y集 概念 以来 , F u z z y集 的思想 和 方法 已经 被广泛 应 用于各 个 领域 , 极 大 地促 进 了 有 关不 确定 性 信 息 问 题 的 研究 和发 展 。随 后 众 多 学 者对 凸 F u z z y集 作 了进 一 步 的 研 究 ,获 得 了许 多有意 义 的结 果 _ 2 。本 文 在 上述 研 究 工 作 的 基 础上 , 将 文献 [ 1 1 ] 中的 n 一 模 糊 集 的思 想 应 用 于 凸 集, 提 出了更 为广泛 的 n 一 凸F u z z y集 。
合, 映射 A: x× 一 [ O , 1 ] 称 为 x 的 Q一 模糊 集 。
论域 X 上的全 体 F u z z y集 记作 Q— F( X) 。
收 稿 日期 : 2 0 1 6 - 0 9 — 0 1
基于带有三种否定的模糊集FScom在空气质量评价中的应用
上的一个模糊子集 A, 映射 称 为 A的隶属 函数 , ( )称 为
0 引 言
空气污染对环境 和人 体健 康的潜在影响正 日益 引起人 们的
广泛关注。不少 学者 意识 到 了空气 质 量评 价这 一 问题 的重要
对于 A的隶属程度( 简称隶属度 ) , 记为 A ( ) 。 定义 2 【 6 设 A是 u上 的模糊子 集 , A ∈( 0 ,1 ) 。 ( 1 )映射
t h e f u z z y c o mp r e h e n s i v e e v a l u a t i o n me t h o d o f f u z z y s e t F S c o m i s a p p l i e d t o e n v i r o n me n t a i r q u a l i t y a s s e s s me n t ,F S c o m s e t a n d i t s k - me d i u m
( a ( x ) )=
A∈[ 1 / 2 , 1 )A ( x )∈[ 0 , 1 一 A )
( )+A
A∈( 0 , 1 / 2 ]a ( x )∈[ 0 , A ) _ ( A ( ) + A一1 ) +A A∈( 0 , 1 / 2 ]a ( x )∈( 1 一A , 1 ]
( ) , A 称 为 A的“ 中介否定集” 。
( 3 ) 映射 ‘ : { a ( x )l ∈ U } 一 [ 0 , 1 ] , 若 。 ( a ( x ) )=
Ma x ( A 1( ) , A ( ) ) , 则 确定 了 u上的模 糊子集 ( 记作A ,
Ab s t r a c t F S c o m s e t i s a f u z z y s e t wi t h t h r e e k i n d s o f n e g a t i o n r e l a t i o n s : t h e c o n t r a d i c t o r y n e g a t i o n r e l a t i o n ,t h e o p p o s i t e n e g a t i o n r e l a t i o n
双极值模糊(反)软子群
双极值模糊(反)软子群殷霞;廖祖华;章里程;朱晓英【摘要】在双极值模糊软集理论的基础上,给出了双极值模糊(反)软子群的概念,讨论了它们的一些相关性质及等价刻画。
提出了双极值模糊软映射下双极值模糊软集的像与原像的概念,并研究了双极值模糊软同态下双极值模糊(反)软子群的同态像与原像的初等性质。
%The notions of bipolar-value fuzzy(anty-)soft subgroups based on the theory of bipolar-value fuzzy soft sets are given and several related properties and equivalent characterizations are discussed. Furthermore, the definitions of image and preimage of a bipolar-value fuzzy soft set are introduced and some preliminary properties of the image and preimage of a bipolar-value fuzzy(anty-)soft subgroup under a bipolar-value fuzzy soft homomorphism are investigated.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)019【总页数】6页(P58-62,95)【关键词】双极值模糊集;模糊软集;双极值模糊(反)软子群;双极值模糊软同态【作者】殷霞;廖祖华;章里程;朱晓英【作者单位】江南大学理学院,江苏无锡 214122;江南大学理学院,江苏无锡214122;江南大学理学院,江苏无锡 214122;江南大学理学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】O153;O15软集是由俄罗斯学者Molodtsov[1]在1999年提出的一种处理不确定性问题的数学工具,它克服了模糊集[2]等理论在参数工具上的不足。
模糊逻辑(一)
Application
1987年,日本人研制成功新一代数字模糊微处理器; 1990年,美国加 利福尼亚的TogaiInfra
logic公司推出第二代数字模糊微处理器F C110 ; 1992年,德国西 门子公司宣布第三代数字模糊微处 理器Fuzzy 166研制成功,从而标志着模糊控制理论、 模糊控制系统应用和计算机的结合已进入成熟的 实用阶段.
水至清则无鱼,人至察则无友!
Application
七十年代欧洲进行模糊逻辑在工业方面的应用研究:
实现了第一个试验性的蒸汽机控制; 热交换器模糊逻辑控制试验; 转炉炼钢模糊逻辑控制试验; 温度模糊逻辑控制; 十字路口交通控制; 污、废水处理等。
Application
八十年代日本情况: 列车的运行和停车模糊逻辑控制,节能11—14%; 汽车速度模糊逻辑控制(加速平滑、上下坡稳定); 港口集装箱起重机的小车行走和卷扬机的运行控制; 家电模糊逻辑控制(电饭煲、洗衣机、微波炉、空 调、 电冰箱等)。
There were strong and immediate objections(缺陷). For example, Heraclitus(赫拉 克利特)proposed that things could be simultaneously True and not True.
History
Classical sets
用特征函数可以表示一个集合。例如,一个学 习小组共6人{A(女),B(男),C (男),D (女),E (男),F (男)}, 则男生和女生的集合可以分别表 示为。
男生=0/x1+1/x2+1/x3+0/x4+1/x5+1/x6 女生=1/x1+0/x2+0/x3+1/x4+0/x5+0/x6
第5章 模糊映射与模糊变换
B A R (0.8, 0.9, 0.8, 0.6, 0.2)
5.3 扩张原理
5.3.1 扩张原理 I 设f:UV,由f可诱导出两个映射
F : F (U) F (V), A F(A) F (V)
~ ~ ~ ~
其隶属函数为
A(u), v f (U) F(A)(v) f (u) v ~ ~ ~ 0, v f (U)
1
1
(3) F( A ) F( A ), ( B ) F (B ) F
~ tT ~ t tT ~ ~ t ~ tT ~ t tT ~ ~t
1
1
( 4) F( A ) F( A ), ( B ) F (B ) F
~ tT ~ t tT ~ ~ t ~ tT ~ t tT ~ ~t
~
ui
5.2.2 模糊变换
定义5-4 设有非空集合U,V,若存在一个法则 T, 对
~
U中任何一个模糊子集 A, 都有V中唯一确定模糊子 ~ 集 B 与之对应,则 T称为从U到V的模糊变换,记作 ~
~
T : F (U) F (V)
~
模糊变换与模糊关系有如下联系:
定理5-2 任给模糊关系 R F (U V), 都有唯一确定
n
其中
A A A F (U1 ) F (U 2 ) F (U n )
~1 ~ 2 ~ n
性质5-1
(1)(A A A ) (A ) (A ) (A )
~1 ~ 2 ~ n ~1 ~ 2 ~ n
(2)(A A A ) (A ) (A ) (A )
u
糊子集,记作 R , 其隶属函数为 R (u) R(u, v) ~ v
(∈,∈∨_(q(λ,μ)))-凸模糊集(英文)
(∈,∈∨_(q(λ,μ)))-凸模糊集(英文)
顾慧;廖祖华
【期刊名称】《模糊系统与数学》
【年(卷),期】2007(21)1
【摘要】给出(∈,∈∨q(λ,μ))-凸模糊集的定义,讨论它们的一些基本性质。
【总页数】5页(P92-96)
【关键词】模糊代数;重域;凸模糊集;下半连续
【作者】顾慧;廖祖华
【作者单位】江南大学理学院数学系
【正文语种】中文
【中图分类】O159
【相关文献】
1.严格凸模糊集与强凸模糊集、凸模糊集间的关系 [J], 王丽媛
2.强反凸模糊集与反凸模糊集、严格反凸模糊集间的关系研究 [J], 车雨红
3.E-广义凸模糊集和E-广义反凸模糊集 [J], 刘卫锋
4.凹模糊集与凸直觉模糊集 [J], 沈正维;徐国俊
5.闭模糊集构成凸模糊集的充要条件 [J], 王贵君;李晓萍
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模糊集合
第二章:模糊集合与模糊计算模糊理论的产生一方面是为描述客观世界中的模糊现象,另一方面是为了将人类的知识引入到智能系统中去,提高智能系统的智能水平。
“模糊”译自英文“Fuzzy”一词,其含义可以解释为:“朦胧的、模糊的;不精确的;不合逻辑的、不分明的”。
因此,曾有人提议兼顾其音义将Fuzzy译为“乏晰”,但最终没有得到大众的认可。
经过数十年的发展,“模糊”作为一个技术形容词已经得到了广泛使用。
如模糊计算、模糊推理、模糊控制等等。
§2.1 模糊性分析2.1.1 模糊性在客观世界中,有的概念在特定的场合有明确的外延,例如国家、货币、法定年龄、地球是行星等等。
而有的概念的外延往往并不明确,例如发展中国家、著名球星、俊男靓女、冷与热等等。
是不是发展中国家,不同的人有不同的理解。
这种没有明确外延的概念,我们说它具有模糊性(fuzziness)。
当然,模糊性通常是指对概念的定义及理解上的不确定性,如酷、聪明、舒适等等。
关于什么是聪明,我们永远不可能列举出它应满足的全部条件。
至于什么是酷,不同的时代可能有不同的理解。
不容置疑的是在现实生活中,这种模糊现象是普遍存在的。
模糊性来源于事物的变化过程。
处于过渡阶段,事物的基本特征就是性态的不确定性,类属的不清晰性,也就体现出模糊性。
例如“青年人”这个模糊概念。
根据图2.1.1给出的关于人的成长阶段,按照经典集合的描述方法,一般认为年龄在14~25岁之间的人是青年人,其特征函数值取为1,其它年龄段的人都不是青年人。
儿童时期少年时期青年时期中年时期老年时期年龄图2.1.1 经典数学描述下人的成长时期但是,在14~25岁之外就截然不是青年人吗?答案是否定的。
因为人的生命是一个连续的过程,一个人从少年走向青年是一日一日积累的一个渐变的过程。
从差异的一方(如少年)到差异的另一方(如青年),这中间经历了一个由量变到质变的连续过渡过程,这种过渡性造成了划分上的不确定性。
模糊知识中不同否定的一种新集合基础
模糊知识中不同否定的一种新集合基础彭芳策;张胜礼;潘正华【摘要】对于模糊知识及其否定关系,潘建立了一种具有三种否定的模糊集FScom;张给出一种改进的模糊集IFScom.然而,模糊集FScom及其改进模糊集IFScom存在着不足.基于此认识,提出一种基于FScom、IFScom改进的模糊集MScom,并讨论它的特征及相关的性质.MScom克服了新模糊集FScom及IFScom的缺陷.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(031)006【总页数】5页(P142-146)【关键词】模糊知识的表示与推理;矛盾否定;对立否定;中介否定;模糊集【作者】彭芳策;张胜礼;潘正华【作者单位】兴义民族师范学院计算机科学系贵州兴义562400;兴义民族师范学院计算机科学系贵州兴义562400;江南大学理学院江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP3对于模糊知识“否定”的区分、表示以及推理等处理方法,自1991年以来,一些学者提出了不同的主张;其中2007年,潘正华教授在不相容知识中主张区分矛盾关系和对立关系,认为在清晰性知识和模糊性知识中存在五种矛盾否定关系和对立否定关系[1-3]。
2010年,潘又指出模糊性知识及其否定关系应该明确地分为矛盾否定关系、对立否定关系和中介否定关系,并建立了一种具有矛盾否定、对立否定和中介否定的新模糊集FScom[4,5]。
2011年,张对FScom作了改进,提出一种改进的模糊集IFScom[6,7]。
基于诸位学者的研究,本文依据中介逻辑的思想[8,9],对模糊性知识和各种否定的集合基础进一步研究,提出了具有矛盾否定、对立否定和中介否定的中介集合系统MScom,并讨论了它的特征和相关性质。
概念是知识构成的最基础成分。
在形式逻辑中概念之间的关系是指概念外延的关系,其有相容关系和不相容关系之分。
如果概念A与B外延之间没有任何一部分重合的关系,就称为A与B的不相容关系。
基于Sugeno模糊积分的形态学彩色图像处理
基于Sugeno模糊积分的形态学彩色图像处理
刘学峰;王士同
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(35)3
【摘要】在Sugeno模糊积分和柔性多结构基础上,提出新的彩色图像形态学滤波器和边缘检测方法.基于Sugeno模糊积分的评价值进行彩色图像点的矢量排序,通过结构元素的比较分析,得出柔性多结构元素抗噪声能力更强.与基于HSV矢量排序的方法比较,基于Sugeno模糊积分矢量排序的形态学变换效果更好.实验表明,新的形态学算法比经典形态学算法能更有效地去除图像的噪声和获取彩色图像边缘,保留图像细节.
【总页数】4页(P227-229,232)
【作者】刘学峰;王士同
【作者单位】江南大学信息工程学院,无锡,214122;江南大学信息工程学院,无锡,214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于改进Sugeno模糊积分的深基坑支护方案优选 [J], 郭自立;祝彦知
2.基于改进Sugeno模糊积分的软基处理决策模型 [J], 廉前进
3.基于Sugeno模糊积分的多分类器融合方法在多属性决策中的应用 [J], 侯帅;韩
中庚;黄洁;于俊杰
4.基于Sugeno模糊积分神经网络分类器融合方法在手写数字识别中的应用 [J], 杨丽丽;白艳萍;张洪成;李烁
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第4卷第4期2005年8月 江南大学学报(自然科学版)Journal of Southern Yangtze U niversity(N atural Science Edition) Vol.4 No.4Aug. 2005 文章编号:1671-7147(2005)04-0431-03 收稿日期:2004-09-20; 修订日期:2004-11-29. 基金项目:江南大学“211”工程项目;自然科学基金项目(0003146)资助课题. 作者简介:廖祖华(19572),男,江西奉新人,教授,硕士生导师.主要从事模糊代数与广义逆理论研究.反凸模糊集廖祖华, 黄昱, 居世宾(江南大学理学院,江苏无锡214122)摘 要:给出了反凸模糊集的定义并在此定义下推得了反凸模糊集的一些重要的性质,得到了模糊集是反凸模糊集的一些充分条件.关键词:反凸模糊集;上半连续;严格反凸模糊集中图分类号:O 159,O 174.13文献标识码:AAnti 2Convex Fuzzy SetsL IAO Zu 2hua , HUAN G Yu , J U Shi 2bin(School of Science ,Southern Yangtze University ,Wuxi 214122,China )Abstract :In t he paper ,t he definition of anti 2co nvex f uzzy set s is int roduced and some of t he f undamental p roperties of such set s are derived.The paper also shows some sufficient conditions t hat a f uzzy set is an anti 2conve f uzzy set s.K ey w ords :anti convex f uzzy set s ;upper semicontinuity ;st rictly anti 2convex f uzzy set s 1965年,Zadeh [1]首次引入了凸模糊集的概念.随后许多学者对凸模糊集在理论和实际应用上作了一系列研究,并在拓广最优化理论和变分法在物理、近似计算方面有了突破性进展.近年来,随着研究的不断深入,凸模糊集的理论越来越被广泛地应用到数学的各个分支领域中.凸模糊集的一些性质见文献[2~9].基于Biswas 引入的反模糊子群的概念[10],文中给出了反凸模糊集的定义并对它的一些重要性质进行了讨论.1 预备知识定义1.1 A 是集X 到[0,1]的映射称为X 的模糊集.X 的模糊集全体记作F (X ).定义1.2 B 是线性空间X 的普通子集,若Πx ,y ∈B ,Πλ∈[0,1],有λx +(1-λ)y ∈B ,则称B 为普通凸集.定义1.3 设X 是线性空间,A ∈F (X ),若Πx ,y ∈X ,Πλ∈[0,1],有A (λx +(1-λ)y )≥A (x )∧A (y ), 则称A 为X 的凸模糊集.2 主要结论定义2.1 设X 是线性空间,A ∈F (X ),若Πx ,y ∈X ,Πλ∈[0,1],有A (λx +(1-λ)y )≤A (x )∨A (y ),则称A 为X 的反凸模糊集.定理2.1 若A ∈F (X ),则A 是X 的反凸模糊集当且仅当,Πα∈[0,1],A α={x ∈X |A (x )≤α}≠ 是凸集.证 “]”若A 是X 的反凸模糊集,Πα∈[0,1],Πx ,y ∈A α,则A (x )≤α,且A (y )≤α所以 A (λx +(1-λ)y ≤A (x )∨A (y )≤αλx +(1-λ)y ∈A αA α是凸集.“α”若不然,ϖx 0,y 0∈X ,ϖλ0∈[0,1],使得A (λ0x 0+(1-λ0)y 0)>α0=A (x 0)∨A (y 0),则α0∈[0,1],x 0,y 0∈A α0且A (λ0x 0+(1-λ0)y 0)>α0所以 λ0x 0+(1-λ0)y 0|A α0又因A α0是凸集,有λ0x 0+(1-λ0)y 0∈A α0所以 A (λ0x 0+(1-λ0)y 0)≤α0此为矛盾, Πx ,y ∈X ,有A (λx +(1-λ)y )≤A (x )∨A (y )定理2.2 设A ,B ∈F (X )皆为反凸模糊集,则A ∪B 也是反凸模糊集.证 (A ∪B )(λx +(1-λ)y )=A (λx +(1-λ)y )∨B (λx +(1-λ)y )≤(A (x )∨A (y ))∨(B (x )∨B (y ))=(A (x )∨B (x ))∨(A (y )∨B (y ))=(A ∪B )(x )∨(A ∪B )(y )由定义2.1,A ∪B 也是反凸模糊集.推论1 A i (i =1,2,…,n )是反凸模糊集,则∪∞i =1A i也是反凸模糊集.定理2.3 设T 是欧氏空间X 到Y 的可逆线性映射,A 是X 中反凸模糊集,则A 在T 下的象T (A )是F (Y )中的反凸模糊集.证 由于T 是可逆映射,故T -1(y )惟一确定,T-1(y )=x ,由扩张原理,有T (A )(y )=sup x ∈T-1(y )A (x )=A (T -1(y )),或T (A )(T (x ))=A (x )对Πx ∈X 成立.Πy 1,y 2∈Y ,设T -1(y 1)=x 1,T -1(y 2)=x 2,则y 1=T (x 1),y 2=T (x 2),于是,Πλ∈[0,1],有T (A )(λy 1+(1-λ)y 2)=T (A )(λT (x 1)+(1-λ)・T (x 2))=T (A )(T (λx 1+(1-λ)x 2))=A (λx 1+(1-λ)x 2)≤A (x 1)∨A (x 2)=T (A )・(T (x 1))∨T (A )(T (x 2))=T (A )・(y 1)∨T (A )(y 2)故T (A )是F (Y )中的反凸模糊集.定理2.4 设A 是X 上的模糊子集,Πx ,y ∈X ,ϖα∈(0,1),使得A (αx +(1-α)y )≤A (x )∨A (y )则 B ={α∈[0,1]|A (αx +(1-α)y )≤A (x )∨A (y ),Πx ,y ∈X}在[0,1]上是稠密的.证 (反证法)设B 在[0,1]上是非稠密的,则ϖα0∈(0,1),邻域N (α0)使得N (α0)∩B =(1)定义 α1=inf {α∈B |α≥α0}(2)α2=sup {α∈B |α≤α0}(3)由式(1)有0≤α2<α1≤1,由于max {α,1-α}∈(0,1) 取β1,β2∈B使得 β1≥α1,β2≤α2,且max {α,1-α}(β1-β2)<α1-α2(4)设 α′=αβ1+(1-α)β2α′x +(1-α′)y =[αβ1+(1-α)β2]x +[1-αβ1-(1-α)β2]y =α[β1x +(1-β1)y ]+(1-α)[β2x +(1-β2)y ]Πx ,y ∈X 有A (α′x +(1-α′)y )=A (α[β1x +(1-β1)y ]+(1-α)[β2x +(1-β2)y ])≤A (β1x +(1-β1)y )∨A (β2x +(1-β2)y )≤(A (x )∨A (y ))∨(A (x )∨A (y ))=(A (x )∨A (y ))因此,α′∈B ,若α′≥α0.由式(2)知0≤β2≤α2<α1≤α′≤1所以 α′-β2≥α1-α2但由式(4)知 α′-β2=αβ1+(1-α)β2-β2=α(β1-β2)<α1-α2,此为矛盾,若α′<α0,由式(3)知0≤α′≤α2<α1≤β1<1所以 β1-α′>α1-α2但由式(4)知 β1-α′=β1-αβ1-(1-α)β2=(1-α)(β1-β2)<α1-α2,此为矛盾.因此,B 在[0,1]上是稠密的.定义2.2 设A 是欧氏空间X 上的模糊子集,若Πε>0,ϖδ>0,Πx ,y ∈X ,当‖y -x ‖<δ时,有A (y )≤A (x )+ε,则称A 是上半连续的.定理2.5 设A 是欧氏空间X 的上半连续的模糊集,若ϖα∈(0,1),使得对Πx ,y ∈X ,有A (αx +(1-α)y )≤A (x )∨A (y ),则A 是反凸模糊集.证 (反证法)设A 不是反凸模糊集,因此,ϖx ,y ∈X ,α′∈(0,1)使得A (α′x +(1-α′)y )>A (x )∨A (y )(5)由定理2.4,ϖαn ∈B ,使得αn →α′ (n →∞)定义 y n =α′x +(1-α′)y -αn x1-αn=α′-αn 1-αn x +1-α′1-αny234 江南大学学报(自然科学版) 第4卷 则 y n →y (n →∞)且α′x +(1-α′)y =(1-αn )y n +αn x(6)由于A 是上半连续的模糊集,且y n →y (n →∞)则 Πε>0,ϖN >0,Πn >N 有A (y n )≤A (y )+ε(7)由式(6),(7)及αn ∈B ,有A (α′x +(1-α′)y )=A (αn x +(1-αn )y n )≤A (x )∨A (y n )≤A (x )∨(A (y )+ε)由ε的任意小性,有A (α′x +(1-α′)y )≤A (x )∨A (y ),这与式(5)矛盾.因此,A 是反凸模糊集.定义2.3 A ∈F (X ),Πx ,y ∈X ,A (x )≠A (y ),Πλ∈(0,1)有A (λx +(1-λ)y )<A (x )∨A (y ),则称A 为X 的严格反凸模糊集.定理2.6 设A 是X 上的严格反凸模糊集,Πx ,y ∈X ,ϖλ∈[0,1]使得A (λx +(1-λ)y )≤A (x )∨A (y )(3)则A 是X 的反凸模糊集.证 (反证法)设A 不是反凸模糊集,因此,ϖx ,y ∈X ,μ∈[0,1]使得A (μx +(1-μ)y )>A (x )∨(A (y )不失一般性,假设A (x )≥A (y ),又设z =μx +(1-μ)y则有 A (z )>A (x )∨A (y )(8)若A (x )>A (y ),由A 是严格反凸模糊集,得A (z )<A (x )∨A (y )与式(8)矛盾.若A (x )=A (y ),则由式(8)知A (z )>A (x )=A (y )(9)(ⅰ)若0<μ<λ,设z 1=(μ/λ)x +(1-μ/λ)y 则 z =μx +(1-μ)y =λ[(μ/λ)x +(1-μ/λ)y ]+(1-λ)y =λz 1+(1-λ)y 由条件(3),有A (z )≤A (z 1)∨A (y ),又由式(9)可得A (z )≤A (z 1)(10)设 l =[(1-λ)/λ][μ/(1-μ)],由0<μ<λ<1易知0<l <1,所以有z 1=(μ/λ)x +(1-μ/λ)y =(μ/λ)x +(1-μ/λ)[z/(1-μ)-μx /(1-μ)]=lx +(1-l )z 又因为A 是严格反凸模糊集及式(9),有A (z 1)<A (x )∨A (z )=A (z )与式(10)矛盾.(ⅱ)若λ<μ<1,则有0<(μ-λ)/(1-λ)<1,设z 2=[(μ-λ)/(1-λ)]x +[(1-μ)/(1-λ)]y 则 z =μx +(1-μ)y =λx +(1-λ)z 2,由条件(3),有A (z )≤A (x )∨A (z 2)又由式(9),得A (z )≤A (z 2)(11)设 d =(μ-λ)/[(1-λ)μ]由0<λ<μ<1易知0<d <1,所以有z 2=[(μ-λ)/(1-λ)]x +[(1-μ)/(1-λ)]y =dz +(1-d )y 又因为A 是严格反凸模糊集及式(9),有A (z 2)<A (z )∨A (y )<A (z )与式(11)矛盾.因此,A 是反凸模糊集.参考文献:[1]Zadeh L A.Fuzzy sets[J ].Inform and Control ,1965,8:338-353.[2]Brown J G.A note on f uzzy sets[J ].I nform and Control ,1971,18:32-39.[3]Katsaras A K ,Liu D B.Fuzzy vector spaces and f uzzy topological vector spaces [J ].J Math Anal Appl ,1977,58:135-146.[4]Liu Y M.Some properties of convex f uzzy sets[J ].J Math Anal Appl ,1985,111:119-129.[5]Lowen R.Convex f uzzy sets[J ].Fuzzy Sets and Systems ,1980,3:291-310.[6]Weiss M D.Fixed points ,separation and induced topologies for f uzzy sets[J ].J Math Anal Appl ,1975,50:142-150.[7]Yang X M.Relationship among there types of convex f uzzy sets[J ].BUSEFA L ,1988,35:53-59.[8]Yang X M.A note on convex f uzzy sets[J ].Fuzzy Sets and Systems ,1993,53:117-118.[9]Yang X M ,Yang F M.A property on convex fuzzy sets[J ].Fuzzy Sets and Systems ,2002,126:269-271.[10]Biswas R.Fuzzy subgroups and anti f uzzy subgroups[J ].Fuzzy Sets and Systems 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