模糊数学chapter1
第一章模糊集合的一般概念
• 定义1.4 记 AB (A B) (B A)
{u | u A与u B二者有且仅有一成立} 称A与B的对称差。
A- B
AΘB
• 映射:记号f :U→V u |→ f (u)
表示f从U到V的一个映射。 U: f 的定义域,记
f (U ) {v | u U ,使v f (u)}
~ ~ Zadeh给出年轻 Y 和年老 O 两个模糊集的
隶属函数
O~
(u
)
0 [1
(u
50 5
)
2
]1
当0 u 50 当50 u 200
Y~ (u)
1 [1
(u
25) 5
2
]1
当0 u 25 当0 u 200
三、定义1.6 集合的运算(并、交、补)
C A B A B (u) max(A(u), B (u)) C A B A B (u) min(A(u), B(u)) C Ac Ac (u) 1 A(u)
Ac (u) 1 A (u)
§3 模糊子集的定义及运算
• 定义1.5 :所谓给定了论域U上的一个模糊
子集~A ,是指对任意 u U ,都指定了一个
~ 数 映射 ~A
(u)
~A
[0,1] ,叫做u
~A :U
对A
[0,1]
的隶属程度。
u ~A(u)
叫做~A 的隶属函数。
• 模 的 函糊值 数子域。~A集={蜕完0,变全1成由}时一其。个隶普属~A 变通函成子数普集所通。刻集画合。的当特征~A
例:设U={1,2,3,4,5,6,7,8,9,
10}, 则:
表~A示“接近5的整数”的模糊子集,
模糊数学总结
集合与特征函数在运算上的关系
A B CA (u) CB (u), u U A B CA (u) CB (u), u U
(1)包含 (2)相等 (3)并集
(4)交集
(5)补集
CAB (u) max CA (u), CB (u) CA (u) CB (u) CAB (u) min CA (u), CB (u) CA (u) CB (u) CAC (u) 1 CA (u)
不要把上式右端当做分式求和。“+”号不表 示求和,而是表示将各项汇总,表示集合概念。
ui 项可省略。
1 0.7 0.4 0 1 0.7 0.4 A “圆块”模糊子集: a b c d a b c
普通集合与模糊子集的区别与联系
明确外延:经典数学
外延不明确:模糊数学
C
1 1 1 C A A U, A A u1 u2 un
C
普通集合与模糊子集的区别与联系
运算性质对比 (u ) B (u ), u U A B C A (u ) CB (u ), u U A B A A B C A (u ) CB (u ), u U A B A (u ) B (u ), u U A B (u ) A (u ) B (u ) C A B (u ) C A (u ) CB (u)
U
a =1 b =0.7
d =0 c =0.4
“d”和“a”具有很大的差异, 但从“d”到“a”不是具有 突变的差异,而是采取了 一个又一个中间过渡状态 “b”和“c”。处于中间过 渡的差异“b”和“c” ,便 具有了“亦此亦彼”性。
《模糊数学教案》课件
《模糊数学教案》课件第一章:模糊数学简介1.1 模糊数学的概念与发展1.2 模糊集合的基本概念1.3 模糊数学的应用领域第二章:模糊集合的基本运算2.1 模糊集合的并、交、补运算2.2 模糊集合的余集、商集运算2.3 模糊集合的运算规律与性质第三章:模糊逻辑与模糊推理3.1 模糊逻辑的基本概念3.2 模糊推理的基本方法3.3 模糊推理的应用实例第四章:模糊控制系统4.1 模糊控制系统的原理与结构4.2 模糊控制规则的制定方法4.3 模糊控制系统的仿真与优化第五章:模糊数学在工程与应用领域的应用5.1 模糊数学在模式识别中的应用5.2 模糊数学在中的应用5.3 模糊数学在优化方法中的应用第六章:模糊数学在决策分析中的应用6.1 模糊决策树6.2 模糊综合评价方法6.3 模糊多属性决策方法第七章:模糊数学在控制理论与应用中的扩展7.1 模糊PID控制器设计7.2 模糊自适应控制方法7.3 模糊控制系统的稳定性分析第八章:模糊数学在信号处理中的应用8.1 模糊信号处理的基本概念8.2 模糊滤波器设计8.3 模糊信号识别与分类第九章:模糊数学在机器学习与数据挖掘中的应用9.1 模糊聚类分析9.2 模糊神经网络9.3 模糊数据挖掘方法第十章:模糊数学在其它领域的应用及发展趋势10.1 模糊数学在生物学中的应用10.2 模糊数学在环境科学中的应用10.3 模糊数学的未来发展趋势重点和难点解析一、模糊数学简介难点解析:理解模糊数学的哲学背景与发展历程,以及模糊集合的隶属度函数和二、模糊集合的基本运算难点解析:掌握模糊集合运算的规则,以及如何通过模糊集合的运算得到新的模糊集合。
三、模糊逻辑与模糊推理难点解析:理解模糊逻辑的推理规则,以及如何应用模糊推理解决实际问题。
四、模糊控制系统难点解析:掌握模糊控制系统的构建和运作机制,以及如何制定合适的模糊控制规则。
五、模糊数学在工程与应用领域的应用难点解析:了解模糊数学在不同领域中的应用方法,以及如何将模糊数学应用于实际问题。
模糊数学 第一章-预备知识PPT课件
反之 x , A (, x )B (设 x )
若 x A ,则 A (x ) 1
从 B (x ) 而 1 ,即 x B
于是 A , B
( v ) A B x X ,A ( x ) B ( x )
推广:
x X , A i(x ) m i I A a i(x )x i I
( i) i x iX , A c ( x ) 1 A ( x )
( i ) A v B x X ,A ( x ) B ( x )
证: 先A 设 B.
若 A(x)0, A (x)B (x)显. 然
若 A (x ) 1 ,则 x A
x B B(x)1
A (x )B (x )
在2例 .3中, X到 从 Y的小于R1关 ,则系 :为 ( R1 ) 1{3(,2)(,4, 3)(,4, 2)为 } Y 从 到 X的大于关系
合成 R 1 P ( : X Y )设 R ,2 P (Y Z )则 ,R 1 与 R 2 的合 R 1R 2 P (X Z )定义为:
R 1 R 2 { x , z ) | y ( Y , ( x , y ) R 1 且 ( y , z ) R 2 } 特别地, R P ( X X )R 2 , 定 R R 义 ,R n R n 为 1 R 。 例2.5 X { 1 , 2 , 3 } Y { , a , b ,c ,d } Z { , 甲 , 乙 }
注 从X到Y的关系与从Y到X关系不同。
例 2.3
X{2,3},Y{1,2,3,4},从 X到 Y的小于关系为
R1{x(,y)|xy,xX,yY}{2(,3)(,3,4)(,2,4)}
从 Y到 X 的小于关系为: R 2{y(,x)|yx,xX,y Y}{1,(2)(,1,3)(,2,3)}
第一章 模糊数学引 言
我国的模糊技术研究
1) 70年代后期传到我国,起步晚,但发展快
2) 理论研究居世界领先地位,但应用与发达国家有差距
3)“模糊技术产业化”
3) 近几年国内掀起了模糊控制技术的研究与开发热,成绩喜人
- 企业:大型加电集团已成功开发了国产模糊控制洗衣机 如: “小天鹅”,“海尔”,“小鸭”,“金羚”
等名牌智能洗衣机
“模糊逻辑与神经网络---理论研究与探索”刘增良,北京航空航天大学出版社
“模糊技术与神经网络选编”,北京航空航天大学出版社
第十三页,共14页
杂志
1.模糊数学与系统 2.控制与决策 3.系统工程理论与实践 4.计算机学报 5.人工智能与模式识别 6.Fuzzy Sets And Systems
rmation Science 8.IEEE Tran.on Fuzzy Systems
如:“人”的内涵=所有人具有的共同属性 如:有语言、会思考、发明创造等
“人”的外延=世界上所有人组成的集合(康托集)
注:康托 集合论是现代数学的基础,康托(德国数学家,1845-1918)
第二页,共14页
Cantor Set:“把一些明确的,彼此有区别的对象的全体”
(康托)
A a p(a)
如:N 1,2,3,... 实数集R r r是实数
第三页,共14页
二.模糊与精确的关系
模糊性与精确性: 对立统一,相互依存,可互相转化。
- 精确的概念可表达模糊的意思: 如“望庐山瀑布”
“飞流直下三千尺,凝是银河落九天” - Fuzzy的概念也能表达精确的意思:
模糊数学不是让数学变成模模糊糊的东西,
而是让数学进入模糊现象这个禁区,即用 精确的数学方法去研究处理模糊现象
模糊数学第一章小结
或者
H ( A) ( A(u) ln A(u) A' (u) ln A' (u))du
前称为A的模糊指标,后者称为A的模糊熵. 二,习题课 习题1(P24—25) 作业 预习P26-34.
18
记 F ( U )为 U 上所有模糊集合的全体. 称F ( U ) 为U 的模糊幂集。 为方便起见,我们将用记号A(u)来代替A(u) ,
2
1.2 模糊集合与隶属函数(1/5)
目录
2 模糊集合的运算
(1).设 A , B F ( U ) , 则 ( i ) A B iff uU , A(u) B(u) ; (ii ) A = B iff uU , A(u) = B(u) ; (iii) A∪B : uU, (A ∪B) (u) = max {A(u), B(u)}= A(u) ∨ B(u); ( v ) A∩B : uU, (A ∩B) (u) = min {A(u), B(u)}= A(u) ∧ B(u); ( vi) A: uU, A(u) = 1﹣A(u) . 如下图所示:
S ( A(u ))
i 1 i
n
为A的模糊度,H(A)通常称为A的模糊熵,其中 S(x)为Shannon函数(见课本P22).
17
(4) 设U= R = (-∞ , + ∞), AF(U) ,则A的模糊度可由下式 给出:
K ( A) | A(u) A0.5 (u) |du
6
目录
(3) 设A F( U ), 则 (1) [0,1], AS A ; (2) A0=U , AS1 =; (3) 1 , 2[0,1]且1≤2 , A2 A1 ; (4) 1 , 2[0,1]且1≤2 , AS2 AS1 .
模糊数学 第一章
1.5 模糊模式识别理论模型
一、指标特征值与指标标准特征值 个样本集合X对模糊概念 设n个样本集合 对模糊概念 A 作识别 个样本集合
~
相对隶属度基础理论
r11 r12 K r1n r21 r22 K r2n R= =( ( M M M r m1 rm2 K rmn
rij )
相对隶属度基础理论
式中, 为决策j目标 目标i对 的相对隶属度,简称目标相对优属度。 式中, 为决策 目标 对“优”的相对隶属度,简称目标相对优属度。 rij 由于“ 由于“优”,“劣”分别处于参考连续统的两极,则应有: 分别处于参考连续统的两极,则应有: 目标相对劣属度向量: 目标相对劣属度向量: b=(0,0,……,0)T ( , , , 目标相对优属度向量: 目标相对优属度向量: g=(1,1,……,1)T , , ,
绪
②层次计算为线性模型,不能反映非线性本质。 结构性决策方面:运筹学
论
遇到自然、社会经济、生态环境等软系统特征时,只能作简化处 理,不能反映定性现象的本质。 研究含有人的因素,特别是决策者因素兼有自然、社会经济、生 态环境的复杂系统优化时,要发展与创立新的模糊识别决策理论、模 型与方法。
相对隶属度基础理论 第一章 相对隶属度基础理论 1.1 概述
一、模糊优选 优与劣存在共维与差异,且处于两个极点,具有中介过渡性, 优与劣存在共维与差异,且处于两个极点,具有中介过渡性,即 是优选的模糊性,故称模糊优选。 是优选的模糊性,故称模糊优选。 特点:优选是针对一定的标准而言,故优选具有相对性。 特点:优选是针对一定的标准而言,故优选具有相对性。 二、优选模型 1、相对优属度矩阵 、 设某复杂系统有几个决策,每个决策有 个目标特征值评价其优 设某复杂系统有几个决策,每个决策有m个目标特征值评价其优 劣,则有目标特征值矩阵: 则有目标特征值矩阵:
模糊数学 (第一讲)
模糊数学
福州大学 数学与计算机科学学院
1
第一章 模糊集合及其运算
第一讲 1.1 经典集合与特征函数 1.2 模糊集合与隶 经典集合与特征函数; 属函数; 属函数 1.3 模糊集合的运算
0 O(u) = u − 50 −2 −1 (1+ ( 5 ) )
0 ≤ u ≤ 25 25 < u ≤ 200
0 ≤ u ≤ 50 50 < u ≤ 200
例如: 例如 Y (30) = 0.5 , O(30) = 0 , Y(60) = 0.02, O(60) = 0.8.
10
16
1.2 模糊集合与隶属函数(5/5)
目录
§1.3 模糊集合的运算 1.3.1 经典集合的运算及其性质 定理1.3.2 设 A , B , C ∈ P ( U ),则 定理 , (1) 幂等律:A∪A = A , A∩A = A ; 幂等律: ∪ (2) 交换律:A∪B = B∪A , A∩B = B∩A ; 交换律: ∪ ∪ (3) 结合律:( A∪B )∪C = A∪( B∪C ), 结合律: ∪ ∪ ∪ ∪ ( A∩B )∩C = A∩( B∩C ); (4) 吸收律:( A∩B )∪B = B , ( A∪B )∩B = B ; 吸收律: ∪ ∪ (5) 分配律:A∩( B∪C ) = ( A∩B )∪( A∩C ), 分配律: B∪ )∪ A∪( B∩C ) = ( A∩B )∪( A∩C ); ∪ ∪ (6) 复原律: (A′ )′= A ; 复原律: ′ ′ (7) 两极律: A∪U = U , A∩U = A , A∪∅ = A , A∩∅ = ∅ ; 两极律: ∪ ∪ ∅ (8) De Morgan律: ( A∪B )′ = A′∩B′ , ( A∩B )′ = A′∪B′ ; 律 ∪ ′ ′ ′ ′ ′ ′ (9) 排中律 互补律 : A∪A′ = U , A∩A′ = ∅ . 排中律(互补律 互补律): ∪ ′ ′
模糊数学 第一讲
0.1 0.4 0.5 0.6 , B = 0.3 例:设A = 0.1 0.2 0.3 0.5 0.1 0.5 0.6 A B= B A = 0.3 0.3 0.3 0.4
0.2 0.4 , 则 0.6 0.2 0.2 0.3 0.3 0.5 0.5
1, x < a b x 偏小型: ( x ) = 偏小型: A ,a ≤ x ≤ b ba 0, x > b
Γ分布
1, x < a 偏小型: 偏小型: A( x ) = e k ( x a ) , x ≥ a( k > 0) e k ( x a ) , x < a 中间型: 中间型: A( x ) = 1, a ≤ x < b( k > 0) e k ( x a ) , x b ≥ 0, x < a 偏大型: 偏大型:A( x ) = k ( xa ) , x ≥ a( k > 0) 1 e
二、模糊集合及其运算 1、模糊子集 、 定义: 是论域, 定义:设U是论域,称映射 是论域
A : U →[0,1],
~
x A( x) ∈[0,1]
确定了一个U上的模糊子集 ~ 确定了一个 上的模糊子集 A 。映射 A 称为 A 隶属函 上的 ~ ~
~
的隶属程度,简称隶属度 隶属度。 数, A ( x ) 称为 x 对 A 的隶属程度,简称隶属度。 ~
A0.5
1 1 = 0 0
1 1 0 0
0 0 1 1
0 0 1 1
A0.8
1 0 = 0 0
0 1 数的确定 常用的隶属函数有偏小型、中间型、偏大型 常用的隶属函数有偏小型、中间型、偏大型. 梯形分布: 梯形分布:
0, x < a xa ,a ≤ x < b ba A 中间型: 中间型: ( x ) = 1, b ≤ x < c d x 0, x < a ,c ≤ c < d xa d c 偏大型: 偏大型:( x ) = A ,a ≤ x ≤ b 0, x ≥ d ba 1, x > b
模糊数学教案第一章
集合A的所有子集所组成的集合称为A的幂集, 记为(A).
并集A∪B = { x | xA或xB }; 交集A∩B = { x | xA且xB }; 余集Ac = { x | xA }.
集合的运算规律 幂等律: A∪A = A, A∩A = A; 交换律: A∪B = B∪A, A∩B = B∩A; 结合律:( A∪B )∪C = A∪( B∪C ), ( A∩B )∩C = A∩( B∩C ); 吸收律: A∪( A∩B ) = A,A∩( A∪B ) = A;
模糊数学在实际中的应用几乎涉及到国民经济的各 个领域及部门,农业、林业、气象、环境、地质勘探、 医学、经济管理等方面都有模糊数学的广泛而又成功的 应用.
在人类社会和各个科学领域中,人们所遇到的各种 量大体上可以分成两大类:确定性的与不确定性的,而 不确定性又可分为随机性和模糊性,人们正是用三种数 学来分别研究客观世界中不同的量,即
1.统计数学是研究和处理随机性的问题。所谓随机 性是对事件的发生与否而言,由于条件不充分,事件 可能发生也可能不发生,即事件的发生存在一定的概 率。但事件本身的含义是明确的。例如抛掷一枚硬币, 国徽是否朝上是无法确定的,也就是随机的,但国徽 的含义是明确的,我们可以通过多次抛掷得出国徽朝 上的概率。模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学, 在这里事件本身的含义就是不明确的,但事件发生与 否则是明确的。例如“张三的病不清",张三有病是 确定的了,但病重到什么程度却是不明确的,需要用 隶属函数来刻画这种不确定性。
§1.5 隶属度函数的确定
2.统计数学和经典数学一样,都是以经典集合论 为理论基础,因此满足互补律(排中律),而模糊数 学摒弃了“非此即被”的确定性,表现出“亦此亦彼” 的模糊性,因此是不满足互补律的。
模糊数学第一章123
A( ui ) − 0 1 − 0 = i − 30 1 − 30 所以, 长线段” 所以,“长线段”的隶属函数为 1 A( ui ) = ( 30 − i ) 29 同理, 短线段” 同理,“短线段”的隶属函数 为1 B( ui ) = ( i − 1) 29 A( ui ) B( ui ) 1
F幂集:论域 上模糊集全体 幂集:论域U
F (U ) = { A | A : U → [0,1]}
显然, F (U )是一个普通集合 P (U ) ⊆ F (U )
1
A(u)
o U 普通集是模糊集的特例, 模糊集是普通集的推广。 普通集是模糊集的特例, 模糊集是普通集的推广。
例1中,设ui 表示第 i ( i = 1,2,L 30)条线段 , 则 中
1.2 F集的基本概念 集的
普通集合只能表示清晰概念 普通集合只能表示清晰概念
∀u ∈ U , A ⊂ U ⇒ u ∈ A或u∈A
子集A 子集 由映射
CA :
U → {0 ,1}
1 u ∈ A C A ( u) = 因此 0 u∈A 只能表达“非此即彼”的清晰概念(现象)。 只能表达“非此即彼”的清晰概念(现象)。 不能表达“亦此亦彼”的模糊概念(现象)。 不能表达“亦此亦彼”的模糊概念(现象)。
1 0 2 0.2 3 0.8 4 1 5 0.8 6 0.2
U中各数属于 A的程度 A( ui )可由下表给出
ui
A( ui )
0 0.2 0.8 1 0.8 0.2 Zadeh法 + + + + Zadeh法: A = + 1 2 3 4 5 6 0.2 0.8 1 0.8 0.2 = + + + + 2 3 4 5 6 向量法: 向量法: A = ( 0,0.2,0.8,1,0.8,0.2)
第1章 模糊数学1-1
经典集合只能表示“非此即彼”的确切概念。
现代数学方法——模糊数学
现实世界中的很多概念具有模糊性。 例如,“年轻人”, “绵绵细雨”和“倾盆大雨” 。
模糊概念:外延不明确的概念。
经典集合可以表示明确概念而不能表现模糊概念。 例如,“秃子悖论” 。 定义 1.1论域X的一个模糊子集 A 是指 X到[0,1]的 , 一个映射: A:X 01 A x 表示元素x 属于集合 映射 A 称为 A 的隶属函数, A 的程度,或称为 x 对 A 的隶属度。
二、特征函数 特征函数:设A ∊ (X),称X到{0,1}的映射
1, x A A x 0, x A
为集合A的特征函数。 对于任意的 x ∊X,特征函数 A x 表明了元素x属于 集合A的“程度”。 经典集合论中:x 属于或不属于A是绝对明确的, 因此用 0 和 1 二值表示。 集合A可以由特征函数 A x 唯一确定,反之亦然。 三、关系与运算
现代数学方法——模糊数学
( x) 定义1.3 设 A为论域 X上的模糊子集,隶属函数 A 对于任意实数 [0,1] ,记 A {x | x X , A ( x) }
称集合 A 为模糊集 A 的 水平截集,或简称 截集。 [注] 对于任给 [0,1], A 是普通集 例如:设论域 X {a, b, c, d , e, f }, X 中的模糊子集 则
x X
x X
x X
AB x A x B x
AC x 1 A x
x X
x X
现代数学方法——模糊数学
模糊数学教案第一章
目
CONTENCT
录
• 模糊数学概述 • 模糊集合论基础 • 模糊逻辑与模糊推理 • 模糊数学展望
01
模糊数学概述
模糊数学的定义
模糊数学是研究模糊现象的数学分支,它以模糊集合论为基础, 研究模糊性事物的数量关系和空间形式。
它将经典数学中的精确概念模糊化,引入了隶属度、贴近度等概 念,以处理模糊性事物。
扩张原理
将一个确定性集合通过某种映射规则扩展为模糊集合,以便于描 述具有连续性和不确定性的对象。
03
模糊逻辑与模糊推理
经典逻辑与形式逻辑
经典逻辑
基于二值原则,命题的真假只有 两个取值,即真和假。
形式逻辑
以数学为工具,对思维规律进行 形式化研究的逻辑分支。
模糊逻辑的基本概念
模糊集合
元素属于集合的程度不再是简 单的真或假,而是以0到1之间 的实数表示。
隶属度
元素属于某个集合的程度,用 0到1之间的实数表示。
模糊逻辑运算
基于模糊集合和隶属度进行的 逻辑运算。
模糊命题与模糊推理
模糊命题
最大值和最小值规则
由模糊量词和普通命题构成的复合命 题。
在模糊推理中,最大值和最小值规则 是常用的两种推理规则。
模糊推理
基于模糊命题的推理,其规则不同于 经典逻辑。
04
金融风险管理
在金融领域,模糊数学可 用于风险评估和决策制定, 帮助金融机构更好地管理 风险和把握市场机会。
THANK YOU
感谢聆听
模糊数学展望
模糊数学的发展趋势
1 2
模糊数学与人工智能的结合
随着人工智能技术的快速发展,模糊数学在处理 不确定性、模糊性以及非线性问题上将发挥更大 的作用。
模糊数学第一章
一、集合 1. 集合的有关概念
论域:讨论范围U称为论域(universe )或全集
空集: 不含任何元素的集合,记为 子集: 若x A x B, 则称A是B的子集,或A包含
则
1, x [2,8], max{xA ( x), xB ( x)} 0, x [2,8],
1, x [2,8] A B [2,8], xA B ( x) 0, x [2,8]
则
xA B ( x) max{xA ( x), xB ( x)}
类似可得:
辽宁大学信息学院研究生课程
模糊数学及其应用
主 讲: 尹凤杰
什么是模糊数学?
模糊数学概念
Fuzzy Mathematics
研究和处理模糊概念的数学方法。 模糊概念:难以精确表达的概念。 例:高个子长头发戴宽边 眼镜的中年男人
1
模糊概念
秃子悖论: 天下所有的人都是秃子
设头发根数n 若n=k 为秃子 n=1 显然 n=k+1 亦为秃子
1965年,L.A. Zadeh(扎德) 发表了文章《模糊集 》 (Fuzzy Sets,Information and Control, 8, 338-353 )
• 基本思想
用属于程度代替属于或不属于。描述差异的中间 过渡。是精确性对模糊性的一种逼近。 某个人属于秃子的程度为0.8, 另一个人属于 秃子的程度为0.3等. 首次成功的用数学方法描述了模糊概念。
读作f映X入Y(映入),y称为x在影射f下的像,x称为原像。
模糊数学第一章
模糊产品
洗衣机、摄象机、照相机、电饭锅、空调、电梯
第一章 模糊理论的数学基础
普通集合与普通关系
模糊理论的数学基础
普通集合与普通关系
一、集合
集合的有关概念 集合的运算 集合运算的性质 映射与扩张 集合的特征函数 直积
空集的基数是
即||=0.
有穷集、无穷集
定义: 设A为集合,若存在自然数n(0也是自然数), 使得|A|=card A=n,则称A为有穷集,否则称A 为无穷集。 例如,{a,b,c}是有穷集,而N,Z,Q,R都是无穷集。
5. 映射与扩张
(1) 映射(mapping):实际是函数概念的推广 设 X, Y 都是集合,若存在对应关系f, 使 x X, 都有唯一的 y Y 与之相对应,则称f 是映X入Y 的映射。 记号: f : X Y x a y f (x)
或A真包含于B, 记A B
1. 集合的有关概念 幂集: U的所有子集的集合称为U的幂集,记为P(U)
P(U) {A | A U}
例如: U {x, y, z}
P(U) {{x},{y},{z},{x, y},{x, z},{y, z}, U, }
定理:如果有限集合U有n个元素,则其幂集P(U)有 2n 个元素。 例:P() = {} P(P()) = {,{}}
读作f映X入Y(映入),y称为x在影射f下的像,x称为原像。
例1:设A {1,2,3}, B {a, b, c}, 定义对应法则:
f1 :1 a a, 2 a b, 3 a c f 2 :1 a a, 2 a a, 3 a a
模糊数学及其应用(第一章绪论)
1957年起,他在美国哥伦比亚大学任教授。 1959年起,他在加利福尼亚大学电机工程系任教授。 在1965年以前,扎德的工作集中在系统理论和决策 分析方面。 从1965年开始,他的主要的研究兴趣转移到发展模 糊集理论和将其应用于人工智能、语言、逻辑、决 策分析和人类系统的分析方法。 自从《信息与控制》杂志发表了他的开创性论文 “模糊集合”后,扎德被世界公认为是对系统理论 及其应用这一领域最有贡献的人之一。被人们称为 “模糊集之父”。
?模糊网络测量?模糊ids入侵检测系统模糊逻辑的应用中国模糊逻辑的研究历程年份主要作者事件1965年lazadeh模糊集合理论1972年lazadeh模糊控制原理1973年lazadch模糊化方法1975年ehmamdani蒸汽机模糊控制1976年rutherford模糊控制算法分析1977年ostergaard热交换器和水泥窖控制1979年komolov模糊有限自动机1979年prockymamdania自组织模糊控制器1980年tongetal废水处理过程的模糊控制1983年fukamietal模糊条件推理1980年hirotapedrycz似然模糊集合1983年yasunobuetal预测模糊控制1985年tagaiamp
以后将谈确定隶属函数的基本原则、步骤和常用方 法。
§3 模糊数学的发展历程
1960年柏克莱加州大学电子工程系扎德(L.A.Zadeh) 教授,提出“模糊”的概念。 扎德(L.A.Zadeh),1965年发表关于模糊集合理论 的论文, 提出关于模糊语言变量的概念
1966年马里诺斯(P.N.Marinos)发表关于模糊逻辑 的研究报告。
§2 模糊数学与精确数学的辩证关系
1.模糊与精确各有优略
第1章模糊集合
第一章模糊集合“模糊”是一种界限不清但又能理解的概念,“模糊”一词用英语表示是Fuzzy,有“模糊”、不分明的意思。
随着科学技术的发展,很多与数学关系不大的学科,都迫切需要定量化和数学化,而现代数学并不都能满足这方面的需要,这就对现代数学提出了挑战,科学技术的发展迫切需要新的数学理论来适应需要。
六十年代,美国著名的控制论专家L.Zadeh教授,为了这方面的需要,重新研究了传统数学的基础—集合论,他发现“集合”这个概念是舍去了大量现实生活中的模糊性而抽象出来的,而舍弃的东西正是现代科学和实际生活中迫切需要解决的问题。
因此,Zadeh于1965年发表了第一篇关于模糊数学的论文《Fuzzy Sets》(模糊集合),提出了处理模糊事物的新概念—模糊子集,并引进“隶属函数”概念,用于描述模糊与不模糊的过渡。
成功地用数学方法描述模糊概念,为数学的发展和应用开辟了一条崭新的道路。
但是,模糊数学并未抛弃其严谨性,而是在模糊数学新理论的基础上,用定量数学方法去研究具有模糊性的现象。
由于Zadeh本人是从事计算机工作,因为工作性质需要,使他经常考虑诸如“人脑思维”、“控制系统”等问题,根据他提出的理论,使得计算机能够利用模糊数学理论去控制大量的模糊现象,经过近30年的发展,利用计算机去进行模糊控制已经成为现实,又如美国著名的工程数学软件Matlab就包含了模糊控制软件部分,受到Zadeh 教授高度赞扬,浙江大学唐启义教授把模糊数学中常用的一些计算方法编制在他设计的软件(DPS2000数据处理系统)之中,这就避免人工繁杂计算,人们只需要把原始数据整理后,输入到计算机中,让计算机去进行计算即可得出结果。
本教材中主要的模糊数学问题可以由DPS2000来完成计算。
第一节普通集合本章主要介绍模糊集合的基础知识,由于现代数学中的集合论也是模糊数学的必备知识,所以我们还是首先介绍普通集合的知识。
一、集合及其表示方法研究集合的性质及其运算规律的一个数学分支称为集合论(set theory)。
第1章 模糊数学1-2
具有自反性(rij 1 )和对称性(rij rji),但不具有传递 性,故 R 为模糊相容关系,而经过“自乘”
模糊数学—模糊聚类分析
1 0.5 R 2 0.8 0.5 0.5
0.3 0.8 0.5 0.5 1 0.2 0.4 0.4 0.2 1 0.5 0.5 0.4 0.5 1 0.6 0.4 0.5 0.6 1
模糊数学—模糊综合评判
但是,每种牌子的商品可能在上述指标中各有所长。 因此,采购者必须根据自己的实际需要和对各指标的 不同要求,对所有同类商品进行综合评判,以选择比 较满意的商品。 下面,以一个服装评价为例介绍一下初始模型。 比如,我们要评价一件衣服的好坏,通常要考虑 到衣服的面料、样式、价格和耐穿程度等因素。记 U {面料,样式,价格,耐穿程度} {u1 , u2 , u3 , u4 } 称 U 为评价的因素集。 人们习惯用自然语言“满意”、“较满意”、“不满意 ”来评价一件衣服某项指标。记
模糊数学—模糊聚类分析
决不了的困难。模糊数学的产生为上述软分类提供 了数学基础,由此产生了模糊聚类分析。我们把应 用普通数学方法进行分类的聚类方法称为普通聚类 分析,而把应用模糊数学方法进行分类的聚类分析 方法称为模糊聚类分析。 模糊聚类分析法大致可以分为两类:一类是基 于模糊等价关系的聚类方法;另一类称为基于软划 分的迭代自组 织分析法,也称逐步聚类法。这里我 们仅介绍基于模糊等价关系的聚类方法。
模糊数学—模糊聚类分析
例1.23 设 X {x1 , x2 , x3 , x4 , x5 }
1 0.4 R 0.8 0.5 0.5 0.4 0.8 0.5 0.5 1 0.4 0.4 0.4 0.4 1 0.5 0.5 0.4 0.5 1 0.6 0.4 0.5 0.6 1
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模糊理论的数学基础
三、关系 二元关系 关系的性质:自反、对称、传递 关系的矩阵表示法 等价关系 相似关系 关系的合成
第一章 模糊集的基本概念
精确数学vs模糊数学
精确数学:基础——经典集合论;一个对 象和一个集合的关系只有两种可能:属于、 不属于;
模糊数学:基础——模糊集合论;一个对 象和一个模糊集合的关系:对象隶属于该 模糊集合的程度(隶属度)。
Y
1
[1 ( x 25)2 ]1 5
x x[0,25]
x[ 25,200 ]
x
Q
0
[1 ( x 50)2 ]1 5
x x[0,50]
x[50,200]
x
模糊集合运算性质
(1)幂等律:A∪A=A , A∩A=A; (2)交换律:A∪B=B∪A, A∩B=B∩A; (3)结合律:(A∪B)∪C=A∪(B ∪C),
Y
1
[1 ( x 25)2 ]1 5
x x[0,25]
x[ 25,200 ]
x
Q
0
[1 ( x 50 )2 ]1 5
x x[0,50]
x[50,200]
x
模糊集的运算
模糊集合的运算
模糊集合的运算,就是逐点对隶属度作相应的运 算
设A、B为论域U上的模糊集 A=φ 对任何 u∈U,μA(u) = 0 A = B 对任何 u∈U,μA(u) =μB(u)
模糊集的基本定理
λ-截集
[奴隶社会] = 1/夏 + 1/商 + 0.9/西周 + 0.7/春秋+ 0.5/战国+0.4/秦+0.3/西汉+0.1/东汉
如果将隶属度≥0.5 的朝代看作真正的奴隶 社会,将模糊集合[奴隶社会]转化为普通 集合[奴隶社会]0.5 ,则 [奴隶社会]0.5 = ?
Y”与“年老Q”两个模糊集,其隶属函数
u(x)为:
u(x)
Y(30)=0.5 1 年轻
年老
Y(35)=0.2
Q(55)=0.5 Q(80)=0.8
25 50 100 x
模糊集合与普通集合
模糊集合A由隶属函数μA刻画 普通集合由特征函数CA刻画
什么时候模糊集合退化成普通集合?
模糊集合的表示法1-zadeh表示法
tT
At ( x)
I ( tT
At )( x)
tT
At ( x)
模糊集合的其它运算
环和、乘积算子:
^
( A B)(x) A(x) B(x) A(x)B(x),x U ( A B)(x) A(x) B(x),x U
运算性质: 满足:交换律、结合律、还原律、0-1律、
对偶律 不满足:分配律、吸收律、幂等律、
λ-截集
定义:设给定模糊集A,对任意实数 λ∈[0,1],称普通集合 Aλ= { u| u ∈U, μA(u) ≥ λ}
为A的λ水平截集。 普通集合Aλ的特征函数 是什么?
λ-截集
一个模糊集A的水平截集是普通集合, 其特征函数为:
C
A
(u
)
1,当A(u) 时 0,当A(u) 时
λ-截集(例)
[0,1] 特征函数记为μA(u),u∈论域U
模糊集合的定义
设给定论域U,U到[0, 1]的任一映射μA :U [0, 1] 都确定U的一个模糊子集A
μA叫做A的隶属函数, μA(u) ( u∈U )表示 u隶属于模糊子集A的
程度,称之为u对A的隶属度
模糊集合的例子
设论域U=[0,200]表示人的年龄,“年轻
集合运算性质
(6)0-1律:A∪Φ=A, A∩Φ=Φ; U∪A=U,U∩A=A;
(7)还原律:(Ac)c=A; (8)对偶律:(A∪B)c= Ac∩Bc,
(A∩B)c= Ac∪Bdc (9)排中律: Ac∪A= U, A∩Ac = Φ
模糊理论的数学基础
二、映射 映射 满映射 一一映射 集合的特征函数 点集映射 集合变换
若A B,则 λA λB
分解定理
分解定理是把模糊集合论的问题化为 普通集合论的问题来求解。
分解定理:设A为论域U的一个模糊 集合, Aλ是A的λ截集,λ ∈[0,1], 则如下分解式成立:
A A [0,1]
分解定理-Example1
设U={1,2,3,4,5,6} , A={0.1,0.4,0.8,1,0.8,0.4}, 根据分解定理,A可分解为:A=1 A1 ∪
集合BdA={ u|u∈U, 0< A(u)<1}为A 的边界,即 BdA =suppA- KerA.
λ截集(几个定义)
A[奴隶社会] = 1/夏 + 1/商 + 0.9/西周 + 0.7/春秋+ 0.5/战国+0.4/秦+0.3/西汉+0.1/东汉
写出SuppA、KerA及BdA.
分解定理--乘积运算
模糊集合的表示法2、3
序偶表示法 A={(x1 ,μ1),(x2 ,μ2),…,(xn ,μn)}
A = {(Bill,0.85),(John,0.75),(Einstein, 0.98),(Mike, 0.30),(Tom,0.60)}
向量表示法 A={μ1, μ2 , … ,μn }
A = {0.85,0.75,0.98,0.30,0.60}
集合运算性质
(1)幂等律:A∪A=A , A∩A=A; (2)交换律:A∪B=B∪A, A∩B=B∩A; (3)结合律:(A∪B)∪C=A∪(B ∪C),
(A∩B)∩C=A∩(B∩C); (4)吸收律:A∩(A∪B)= A,
A∪(A∩B)=A; (5)分配律:
(A∪B)∩C=( A∩C)∪(B∩C), (A∩B)∪C= ( A∪C)∩(B∪C);
特征函数与隶属函数
特征函数(经典集合) 经典集合论中,集合通过特征函数来刻画 每个集合A对应一个特征函数CA(x) 特征函数的定义
1, x A CA (x) 0, x A
特征函数与隶属函数
隶属函数 模糊集合论中,模糊集合通过隶属函数来刻画 隶属函数是将特征函数的值域从{0,1}推广到
模糊数学:条理分明,一丝不苟。
模糊数学概述
确定性 数学
不确定性
经典(精确)数学
随机性 模糊性
随机数学 模糊数学
本课程主要内容
模糊数学概述 基础知识 模糊集合
模糊聚类分析 模糊模型识别 模糊决策 模糊线性规划
模糊理论的数学基础
模糊理论的数学基础
一、经典集合 集合的定义 集合的关系 集合的运算 集合的直积 集合的运算性质
模糊集合表示方法 1——Example. 论域 = { Bill, John, Einstein, Mike, Tom } smart程度:0.85,0.75,0.98,0.30,0.60 则论域中元素对“smart”这模糊概念的符合程度
可以用模糊子集A来表示 A = 0.85/Bill + 0.75/John+ 0.98/EinsteTom
排中律
模糊集合的其它运算
有界算子:
(A B)(x) 1 (A(x) B(x)),x U
(A • B)(x) 0 (A(x) B(x) 1),x U
运算性质: 满足:交换律、结合律、还原律、 0-1律、
对偶律、排中律 不满足:分配律、吸收律、幂等律、
模糊集合的其它运算
取大乘积算子 有界和、取小算子 有界和、乘积算子 Einstain算子 Hamacher算子 Yager算子
设模糊集合A,隶属函数为 A(x)=exp{-(x-a)2/σ2} ,x∈R, 其中 a∈R,σ>0,称A为以(a,σ)为参数的正
态模糊集,对于0<λ≤1, 求Aλ.
含义:正态模糊集表示”在数a左右”
λ截集的三个性质:
A,B为模糊集 (A∪B)λ= Aλ ∪ Bλ (A∩B)λ= Aλ∩Bλ 若A B,则Aλ Bλ
(A∩B)∩C=A∩(B∩C); (4)吸收律:A∩(A∪B)= A,
A∪(A∩B)=A; (5)分配律:
(A∪B)∩C=( A∩C)∪(B∩C), (A∩B)∪C= ( A∪C)∩(B∪C);
模糊集合运算性质
(6)0-1律:A∪Φ=A, A∩Φ=Φ;
U∪A=U,U∩A=A;
(7)还原律:(Ac)c=A;
模糊集合的表示法-无限集
当论域U为无限集时,A = ∫x∈U μA(x) / x 注意 这里的积分号不表示积分,也不表示 求和,而是表示各个元素与隶属度对应关系的 一个总括。
这种表示法可以推广到有限、无限、离散、连续 等各种情况。
模糊集合的表示法-无限集
设论域U=[0,200]表示人的年龄,“年轻Y”与 “年老Q”两个模糊集。
0.8A0.8 ∪ 0.4 A0.4 ∪0.1 A0.1, 写出A0.1、 A0.4、 A0.8、 A1。
分解定理:用隶属函数形式
设A是论域U的一个模糊子集,μA(u) 是A的隶属函数, 则有
A(u) ( CA (u)) [0,1]
推论
A(x) { [0,1]; x A}
分解定理-Example2
设U={1,2,3,4,5,6}, A0.1={1,2,3,4,5,6}, A0.4={2,3,4,5,6}, A0.8={3,4,5}, A1={4},求模糊子集A。
A的含义:靠近4的数。
扩张原理-引出
设X,Y为普通集合,f : X Y是一个 映射,A是X上的一个普通集合,则 通过映射f 可以得到Y上的一个普通集 合B=f (A)
A是U的一个模糊集合,λA仍然表 示U的一个模糊子集,称为λ与A的 “乘积”,其隶属函数规定为:
A (x) A (x)
分解定理--乘积运算