模糊模型识别
基于模糊模式识别的军事欺骗效能评估
Cls a sNumb T er O1
1 引 言
* 收 稿 日期 :02年 2月 3日 , 回 日期 :0 2年 3月 1 21 修 21 0日
基金项 目: 国家 自然科学基金资助项 目( 1 7 18 资助 。 7119) 作者简介 : 金智林 , , 男 硕士研究生 , 研究方向 : 军事 系统建模与优化决策。宋业 新 , , 男 博士 , 教授 , 研究方 向 : 军事运筹 、 系统工程 等。 肖鹏 , , 士研 究 生 , 究 方 向 : 男 硕 研 军事 系 统建 模 与 优 化 决 策 。
Abs r c Acorig t h h r ce itc fm itr c p in,fa ii t ta t c dn Ot ec a a trsiso la ydee to i e sbl y,cnc am e ta defc ft ea eu e Or f c i fi i o e l n n fe to i r s dt el tman ef m e — ce c rtra Ba e n t ep i il ff zy p te n rc g t n,a fiinc v la inm eh do ltr c p in s h mei e eo e in y cie i. s do h rncpeo u z at r eo nio i n efce ye au to t o fmiiaydee to c e d v lp d s b s a ls ig an ni a r g a y e tbihn o l ne rp o r mmig mo e.An e a n d1 x mpl sp o ie Oi u taet eprpo e t o tt ee d. ei r vd d t l sr t h o sd meh d a h n l
模糊模式识别
模糊模式识别1 模糊模式识别的原则(1) 最大隶属原则当模式是模糊的,被识别对象是明确的,问题可以描述如下:设有n 个模式,它们分别表示成某论域X (X 可以是多个集合的笛卡儿乘积集)的n 个模糊子集12,,,n A A A,而0x X ∈是一个具体被识别的对象,若有},2,1{n i ∈,使得12()m ax{(),(),,()}inA o A o A o A o x x x x μμμμ=则认为0x 相对属于模式i A。
对事物进行直接识别时,所依据的是最大隶属原则。
这种方法适合处理具有如下特点的问题:a 用作比较的模式是模糊的;b 被识别的对象本身是确定的。
(2) 贴近度原则当模式及被识别对象都是模糊的,问题可以描述如下:设论域X 的模糊子集12,,,n A A A代表n 个模糊模式,被识别的对象可以表示成X 的子集B,若有},2,1{n i ∈,使得12(,)max{(,),(,),,(,)}i n B A B A B A B A σσσσ=则认为B相对合于模式A。
在模糊模式识别的具体应用中,关键是模式或被识别对象的模糊集合的构造,即如何建立刻画模式或对象的模糊集合。
根据实际应用来看,通常有三种主要方法,简单模式的识别方法,语言模式的识别方法和统计模式的识别方法。
2 模糊模式识别方法(一)简单模式的模糊模式识别具体的模糊模式识别工作可分为如下三个步骤:1)选取模式的特征因子集合},,,{21n X X X =X,被识别的对象表示为nni i XXX X ⨯⨯⨯∆∏= 211上的向量(),,,21n x x x ,,1,2,,,i i x X i n ∈= 或者表示为∏=ni i X 1上的模糊子集;2)建立模糊模式的隶属函数()A X μ,1()ni i A F X =∈∏;3)利用最大隶属度原则或贴近度原则对被识别的对象进行归属判决。
特征因子(1,2,,)i X i n = 的选取直接影响识别的效果,它取决于识别者的知识和技巧,很难做一般性讨论,而模式识别中最困难的是建立模式的隶属函数,人们还没有从理论上彻底解决隶属函数的确定问题。
企业财务风险模糊模式识别模型
个 财 务 指 标 来 进 行 测 量 , 要 的 方 法是 以定 性分 析 为主 。这 些 风 主 险 识 别方 法 虽 然操 作起 来 简 单 . 各 项指 标所 起 的 作 用很 难 兼 顾 。 但
任 能 力的培 训 .内部 质量 控 制 的弱 化 以及 CP 与客 户 公 司高 级管 A
虽 然也 有 证 据 表 明 .管 理 咨 询 不仅 不 会 影 响 审计 质 量 .还 有 助于
审 计质 量 的 提 高 .但 问 题 是 社会 公 众 对 此产 生 了怀 疑 。正 是 由于
企业 风险 模式 别模 财务 模糊 识 型
一徐 珍菊
[ 摘
此 原 因 , 以社会 公 众 作 为最 终 衣 食 父母 的会 计 师 事务 所 , 只能 屈 从 于社 会 公 众 的舆 论 ,做 出让 步 .开 始 拆分 审计 业 务 和 咨询 服 务
事实上安达信发生的审计丑闻主要不在于因为审计与咨询业务融合对独立性的损害而在于过分激进的发展当中忽略了cpa职业道德与专业胜任能力的培训内部质量控制的弱化以及cpa与客户公司高级管理人员私交过密等原因
财 会 探 新
式 上 的独 立性 。 如果 财务 信 息 的使 用 者对 CP 的 独立 性产 生 了置 A 疑 C A再 多 的努 力 、再诚 实 的表 白都 无益 于 业务 的取 得 与开 展 。 P
以说 ,我 国 的会 计 师事 务 所 还 未 受到 咨 询 业务 影响 审 计ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ独立 性 问
级 即 A A.A.B B 8 共 B ,B ,B 主 , 占总收 入的 8 % 以上 .只 有 少数 几 家大 所提 供 咨询 服 务 。可 设 定 企 业 财务 风险 等 级 共 6 . A A,A 5 六 级 。各 风 险等 级 依 次 递 增 , 示 企 业财 务风 险 增 加 . 表 因而 要 求 企 业 加 强 风 险监 管 , 采取 措 施 化 解 风 险 。 1财 务风 险 与 评 估 指标 。 务风 险是 指 公 司财 务 结 构 不 合理 财 融 资不 当使 公 司 可能 丧 失 偿债 能 力而 导 致投 资者 预 期 收益 下 降 的 风 险 。财 务风 险有 广 义 和 狭 义 之分 。前 者把 风 险 定 义 为 损 失 的不 确定 性 . 后 者 则 强 调 风 险不 只 是 指 损失 的不 确定 性 . 还 包 括 而 而且 盈 利 的不 确定 性 . 即风 险就 是 不 确定 性 , 既可 能 给 活 动主 体 带 来 它
模糊控制5模糊模型识别
内积与外积的性质
(1) (A ° B )c = Ac⊙Bc; (2) (A⊙B )c = Ac ° Bc; (3) A ° Ac ≤1/2; (4) A⊙Ac ≥1/2. 证明(1) (A ° B)c = 1-∨{A(x) ∧B(x) | x∈X }
= ∧{[1- A(x)]∨[1- B(x)] | x∈X } = ∧{Ac(x)∨Bc(x) | x∈X } = Ac⊙Bc.
模型),构成了一个标准模型库,若对任一x0∈X,取定水平∈[0,1].
若存在 i1, i2, … , ik,使Aij(x0)≥ ( j =1, 2, …, k),则判决为:
x0相对隶属于 Ai1 Ai2 ... Aik .
若∨{Ak(x0)| k =1, 2, …, m}<,则判决为:不能识别,应当找原因
模糊模型识别
所谓模糊模型识别,是指在模型识别中,模型是模糊的。也就 是说,标准模型库中提供的模型是模糊的.
• 模糊模式识别问题的分类
• 一种是模式库(所有已知模式的全体)是模糊的,而待识别 对象是分明的模式识别问题;另一种模式库和待识别对象 都是模糊的模式识别问题。
• 解决前一种模糊模式识别问题的方法称为模糊模式识别的 直接方法;而解决后者的方法称为模糊模式识别的间接方 法。
若X 上的n个模糊子集A1, A2, …, An的隶属函数分别为A1(x), A2(x) , …, An(x),则定义模糊向量集合族 A = (A1, A2, …, An)的隶属 函数为
或者
A(x) = ∧{A1 (x1), A2 (x2) , … , An(xn)}
A(x) = [A1 (x1) + A2 (x2) + … + An(xn)]/n. 其中x = (x1, x2, …, xn)为普通向量.
9-10-模糊模型识别 最大隶属原则 内积外积
A1 : 体质差;A2 : 体质中下; A3 : 体质中等; A4 : 体质良; A5体质优
这就构成了论域 U 上的标准模型库{ A1 , A2 , A3 , A4 , A5 } 每个标准体质 Ai (i 1,2,3,4,5) 由4个主要指标描 述,即身高,体重,胸围,肺活量,而人体是一个 复杂的模糊集合体,个子的高矮,体重的轻重,胸 围的粗细,肺活量的大小都是模糊概念,因此对每 个标准体质 Ai 而言,以上4个指标也是模糊集。
0 0 0 0
A( x ) { Ai ( x )} min{ A1 ( x ), A2 ( x ), An ( x )}
0 i 1 0 i 0 1 0 2 0 n
n
为 x 0 对普通向量集合族 A 的隶属度。
二 最大隶属原则
◆最大隶属原则Ⅰ
设论域U { x1 , x 2 , xn } 上有 m个模糊子集 A1, A2 , Am
例 2. 设论域 U { x1 , x 2 , x3 (三个学生的学习 } 成绩), 在U上确定一个模糊集A=“优”。如果三个 学生的英语成绩分别为 x1 70, x2 84, x3 90 那么,他们三位中谁的成绩最靠近“优”?
解 将 x1 70, x2 84, x3 90 代入A=“优 ”的隶属函数,计算得
2. 模糊直接分类法的基本思想 设论域为被识别的对象, A1 , A2 An 是X上的n
个模糊子集,现在对某个确定的对象 x0 X 进行识别,从而判断它究竟属于哪一个模糊集 合,这就是模糊识别的基本方法。
例1.苹果的分级问题。 设论语U={若干苹果}。果农把苹果摘下来以 后,要经过挑选分级。一般按照苹果的大小, 色泽,有无损伤等等特征来分级,从而得到标 准模型库={Ⅰ级,Ⅱ级,Ⅲ级,Ⅳ级},其中的 模型Ⅰ级,Ⅱ级,Ⅲ级, Ⅳ级是模糊的。果农 拿到一个苹果 u后,到底放到“Ⅰ级”筐,还 是放到“Ⅱ级”筐里,还是放到“Ⅲ级”筐里, 这就是元素对标准模型集的识别过程。
智能控制基础-第3章 模糊建模和模糊辨识
13
智能控制 基础
3.2 模糊系统的通用近似特性
n
其中
p j ( x ) i1 Aij ( xi ) M
n
3-7
(
j 1
i 1
Aij ( xi
))
称为模糊基函数(Fuzzy Basis Function,FBF),而式(3-6) 称为模糊系统的模糊基函数展开式。模糊基函数具有下列特点:
(1) 每条规则对应一个基函数; (2) 基函数是输入向量x的函数。一旦输入变量的模糊集合个数 及隶属函数确定,模糊基函数也就确定了;
i
3-10
( ( x ) ( x )) j 11 j2 1 i1
A1ji1
i
A2j2i
i
Chapter 5 Perspectives on Fuzzy Control
17
智能控制 基础
3.2 模糊系统的通用近似特性
k1 k2
n
f1( x )
f2( x )
(
z zj1 j2 12
)(
既然每条规则都推导出了一个精确输出,Tsukamoto 模糊模型通过加权平均的方法把每条规则的输出集成起来 ,这样就避免了耗时的解模糊过程。
Chapter 5 Perspectives on Fuzzy Control
7
智能控制 基础
3.1
模糊模型的类型与分割形式
最小或相乘
A1
B1
C1
A2
w1
X
j1 1 j2 1
k1 k2
n
i 1
( x ) ( x )) A1ji1
i
A2ji2
i
3-11
( ( x ) ( x )) j 11 j2 1 i1
模糊数学ppt课件
1 2
,则有rij'
பைடு நூலகம்[0,1]
。也可以
用平移—极差变换将其压缩到[0,1]上,从而得到模糊相似矩阵
R (rij )nm
(2)绝对值指数法. 令
m
rij exp{ xik x jk }(i, j 1, 2, , n) k 1
则 R (rij )nm
(3)海明距离法. 令
rij
1
d (xi , x j )
(6)主观评分法:设有N个专家组成专家组,让每一位专家对
所研究的对象 x i 与 x j 相似程度给出评价,并对自己的自信度
作出评估。如果第k位专家 Pk 关于对象 x i与 x j 的相似度评价
为 rij (k ),对自己的自信度评估为aij (k ) (i, j 1,2,, n),则相关 系数定义为
)2
(i, j 1,2,, n)
其中E为使得所有 rij [0,1](i, j 1, 2, , n) 的确定常数.则 R (rij )nm
(5)切比雪夫距离法. 令
rij
d (xi ,
1 xj)
Q
d
m
k 1
( xi xik
,
x
j ), x jk
(i, j 1,2,, n)
其中Q为使所有 rij [0,1](i, j 1, 2, , n) 的确定常数.则 R (rij )nm
第三步. 聚类 所谓模糊聚类方法是根据模糊等价矩阵将所研究的对象进
行分类的方法。对于不同的置信水平 [0,1] ,可以得到不同 的分类结果,从而形成动态聚类图。 (一)传递闭包法
通常所建立的模糊矩阵R 只是一个模糊相似矩阵,即R 不 一定是模糊等价矩阵。为此,首先需要由R 来构造一个模糊等
模糊模式识别
第6讲模糊模式识别(第三章模糊模式识别)一、模式识别一般原理1.模式识别的概念模式识别是人工智能的一个重要方面,也是一门独立的学科。
模式:用数学描述的信息结构或观察信号。
模式识别就是把要辨别的对象,通过与已知模式进行比较,从而确定出它和哪一个模式相类同的过程。
2.模式识别系统人们识别事物时,首先要对事物进行观察,抓住特点,分析比较,才能加以判断和辨别,而机器进行模式识别也同样要有这些过程。
因此模式识别系统通常由以下四个部分构成:①传感器部分:这是获取信息的过程。
比如摄像头就象人的眼睛,把图像信息变为电信号,麦克风象人的耳朵,获取声音信号,又如霍尔元件可以感受磁场,压电陶瓷可以把力转换为电信号等等。
②预处理部分:这是对信息进行前端处理的过程。
它把传感器送来的信号滤除杂波并作规范化、数字化。
③特征提取部分:这是从信号中提取一些能够反映模式特征的数据的过程。
④识别判断部分:这是根据提取的特征,按照某种归类原则,对输入的模式进行判断的过程。
二、模糊模式识别模糊模式识别主要是指用模糊集合表示标准模式,进而进行识别的理论和方法。
主要涉及到三个问题:(1)用模糊集合表示标准模式;(2)度量模糊集合之间的相似性;(3)模糊模式识别的原则。
例3.1 邮政编码识别问题识别:0,1,2,……,9关键:1)如何刻化,0,1,……,9(如何选取特征?)(区分)2)如何度量特征之间的相似性? 1.模糊集合的贴近度贴近度是度量两个模糊集合接近(相似)程度的数量指标,公理化定义如下:定义3.1 设,,()A B C F X ∈,若映射[]:()()0,1N F X F X ⨯→ 满足条件:①(,)(,)N A B N B A =; ②(,)1,(,)0N A A N X φ==; ③若A B C ⊆⊆,则(,)(,)(,)N A C N A B N B C ≤∧。
则称(,)N A B 为模糊集合A 与B 的贴近度。
N 称为()F X 上的贴近度函数。
模糊数学方法及其应用
i=j i≠j i , j=1,2,…,n
适当选取M,使得0≤rij≤1。 (2)欧氏距离 欧氏距离 见相似性度量聚类中的相似系数。 见相似性度量聚类中的相似系数。
12
(3)切比雪夫距离 切比雪夫距离
d ij = ∨ xik − x jk
k =1
m
(i, j = 1,2, L , n)
建立模糊相似矩阵的其他方法,就不再介绍了。 建立模糊相似矩阵的其他方法 就不再介绍了。 就不再介绍了 三、聚类 1.模糊等价矩阵 模糊等价矩阵 给定U上的一个模糊关系Rij=[rij]n×n, 若它满足: × 若它满足 (1)自反性 rij=1 ); 自反性( 自反性 ; (2)对称性 rij=rji ); 对称性( 对称性 ; (3)传递性 R o R ⊆ R ); 传递性( 传递性 ; 上的一个模糊等价矩阵 模糊等价矩阵。 则称R是U上的一个模糊等价矩阵。
第j类中第 个变量的平均值 x 类中第k个变量的平均值 类中第 个变量的平均值:
x
( j) k
( j) k
1 = nj
( xikj ) ∑ i =1
nj
( (k = 1,2,L, m); x ( j ) = ( x1( j ) , x 2( j ) , L, x mj ) )
1 n x k = ∑ xik (k = 1,2, L , m); x = ( x1 , x 2 , L , x m ) n i =1
第十一章 模糊数学方法及其应用
§1 模糊聚类分析(参考内容) §2 模糊模型识别(参考内容)
1
前言 模糊数学是用数学方法研究和处理具有“模糊性” 模糊数学是用数学方法研究和处理具有“模糊性” 现象的数学。 现象的数学。所谓的模糊性主要是指客观事物差异 的中间过渡界线的“不分明性” 的中间过渡界线的“不分明性”。如储层的含油气 油田规模的大小,成油地质条件的优劣, 性、油田规模的大小,成油地质条件的优劣,圈闭 的形态,岩石的颜色等。 的形态,岩石的颜色等。这些模糊变量的描述或定 义是模糊的,各变量的内部分级没有明显的界线。 义是模糊的,各变量的内部分级没有明显的界线。 地质作用是复杂的, 地质作用是复杂的,对其产生的地质现象有些可 以采用定量的方法来度量, 以采用定量的方法来度量,有些则不能用定量的数 值来表达, 值来表达,而只能用客观模糊或主观模糊的准则进 行推断或识别。 行推断或识别。
sugeno模糊模型的基本概念
Sugeno模糊模型是一种广泛应用于控制系统、模式识别和决策系统中的数学模型,它基于模糊集合理论和模糊逻辑,能够处理不确定性和模糊性信息,具有很强的鲁棒性和适应性。
本文将对Sugeno模糊模型的基本概念进行深入探讨,包括模糊集合、隶属函数、模糊规则以及模糊推理等方面。
1. 模糊集合的概念模糊集合是指元素的隶属度不是0或1,而是在0和1之间的一种中间状态。
它是模糊逻辑中的基本概念,表示了元素与某个概念的模糊程度。
在Sugeno模糊模型中,模糊集合通常用隶属函数来描述,隶属函数可以是三角形、梯形、高斯等形式。
2. 隶属函数的定义隶属函数是描述元素与模糊集合的隶属关系的函数。
它通常具有单调递增或单调递减的特性,可以通过一些参数来调节其形状。
对于三角形隶属函数,可以通过中心和宽度两个参数来确定其形状。
3. 模糊规则的建立模糊规则是Sugeno模糊模型中的重要组成部分,它描述了输入变量和输出变量之间的关系。
一般来说,模糊规则由若干个条件部分和一个结论部分组成,条件部分使用模糊逻辑运算符来连接多个隶属函数,结论部分则是输出变量的线性组合。
4. 模糊推理的方法模糊推理是Sugeno模糊模型的核心,它通过模糊规则对输入变量进行模糊推理,得到输出变量的模糊值,并通过去模糊化处理得到模糊输出。
常见的模糊推理方法包括最大隶属度法、最小最大法、加权平均法等。
Sugeno模糊模型通过模糊集合、隶属函数、模糊规则和模糊推理等基本概念,能够有效地处理不确定性和模糊性信息,具有广泛的应用前景和理论研究价值。
希望本文对Sugeno模糊模型的基本概念有所帮助,引发更多学者对其深入研究,推动模糊逻辑在各个领域的应用和发展。
Sugeno模糊模型是模糊逻辑在实际应用中的典型代表,在控制系统、模式识别、决策系统等领域展现出了强大的优势。
其基本概念包括模糊集合、隶属函数、模糊规则和模糊推理等,下面将对每个概念进行进一步扩展。
5. 模糊集合的运算在Sugeno模糊模型中,模糊集合之间可以进行交、并、补等运算,这使得模糊集合能够灵活地表达复杂的不确定性信息。
模糊数学
405 A y1 0.675 , 600 427.4 A y 2 0.712 , 600 399.8 A y 3 0.666 , 600 418.7 A y 4 0.698 . 600
于是这四个考生在“优秀”模糊集中的排
序为:
例: 在论域X=[0,100]分数上建立三个表示学习 成绩的模糊集A=“优”,B =“良”,C =“差”.当一 位同学的成绩为88分时,这个成绩是属于哪一类?
模糊模式识别
例1. 苹果的分级问题 设论域 X = {若干苹果}。苹果被摘下来后要分 级。一般按照苹果的大小、色泽、有无损伤等特征来
分级。于是可以将苹果分级的标准模型库规定为 =
{Ⅰ级,Ⅱ级,Ⅲ级,Ⅳ级},显然,模型Ⅰ级,Ⅱ级,
Ⅲ级,Ⅳ级是模糊的。当果农拿到一个苹果 x0 后,
到底应将它放到哪个等级的筐里,这就是一个元素
模糊模式识别
而 则因 1 = 0.7, Y(27) = 0.862 > 1, Y(30) = 0.5 < 1 ,
故认为 27 岁的人尚属于“青年人” ,而 30 岁人的
则不属于“青年人” 。 则因 Y(27) = 0.862 > 2, 若取阈值 2 = 0.5, 而 Y(30) = 0.5 = 2 , 故认为 27 岁和 30 岁的人都属于“青年人” 范畴。
等腰直角三角形的隶属函数 (I∩R)(A,B,C) = I(A,B,C)∧R (A,B,C); (I∩R) (x0)=0.766∧0.955=0.766.
任意三角形的隶属函数
T(A,B,C) = Ic∩Rc∩Ec= (I∪R∪E)c.
T(x0) =(0.766∨0.955∨0.677)c = (0.955)c = 0.045.
模糊识别模型解决水资源承载能力综合评价问题
在模糊识别的思路下, 分级条件下面最大的隶属度原则是 对于水利资源的承载能力的状态系数 、 支撑系数、 压 不适用性, 力系数而言综合评价的特征系数越小则模型越优化 。 在分析 这样可以保证评价的相对 中借助正向与逆向来划分指标类型, 准确。对于正向系数而言, 指标越大则水资源的承载力也大, 对于水资源的承载压力则小, 如平均水资源占有量、 第三产业 附加值比重等等。而逆向指标则是越大其对水资源的支撑力 弱, 对水资 源 的 压 力 也 就 愈 大, 其 承 载 能 力 状 态 也 就 高, 如 GDP 用水比例、 生态环境用水量等等。 综合上述分析, 可以从 代表性指标入手, 选择可获得性与可比性, 从定性与定量的层 面来对指标进行单体检验与整体检验, 由此提出一些非重要指 2 表。 进而形成一个综合性的指标表 。如 1 、 标, 水资源支撑力的系数标准的确定是参考现有的研究成果 结合全国水资源和社会经济发展的趋势进行了整合与调 分级, 试。以万元 GDP 用水量的指标作为分级标准 。 按照我国近期 从全国的整体情况看, 万元 公布的水资源公报数据进行参考, 3 3 GDP 用水量看, 大于 1000m 的只有两个省份, 小于 200m 的 其中北京、 天津较低, 呈现这样的差异主 有 13 个省份和市区, 要是因为我国的经济发展存在明显的地区性差异, 国内发达城 市的万元 GDP 用水量明显小于全国的平均水平 。 所以在分析 该项指标的时候必须考虑全国的平均水平, 所以按照中间值进 3 3 将 140 和 60m 作为下限与上限, 而将 24m 作为最优 行取舍, 的标准, 将 220m 作为最差标准线, 以此形成一个水资源支撑 以此对其他标准进行调整, 形成了下表 1 。 指标的核心参数,
关键词: 水资源
水资源的承载力是指在某个特定的时间内预见区域内水 资源的可开发的潜力。研究承载能力主要是在可持续开发的 目标下维持如何在承载范围内进行持续开发, 并保证合理利 以此保证水资源的利用效率 。目前对水资源的承载力的研 用, 究与综合性评价主要依靠的是模糊判断法 、 多目标决策区间 投影寻踪法、 主要成分分析法等等。 不同的方法尤其特有 法、 其中模糊识别模型的方式作为模糊评判法的重要技术 的价值, 措施, 可以在复杂的资源条件中对水资源的承载力进行综合性 是一种较为普遍的水资源研究方式, 下面就对称进行 的评价, 。 简要的介绍
模糊模型识别和决策评价的研究现状及应用
Va eE gn e n o22 0 l n ier gN .,0 7 u i
价 值 工 的 研 究现 状及应 用
Pr s n s a c iu to n p ia i n e e tRe e r h S t a i n a d Ap l to c
f z y r c g i o n v l ai n c me i t e n h x i i o n e eo e tt e s me t .I e o i ia sa me ti t d cn u z e o n t n a d e au t o n o b i g t e e hb t n a d d v lp d a h a i i o i me , r n li i d a n r u i g ’ h g o t e i ot n t tg c me n n h r s n e e r h st a in o h u z d lr c g i o n h b c r y t e i e au t n h mp r tsr e i a s a d t e p e e tr s a c i t ft e f z y mo e e o n t n a d t e o s u e s n h t v l a i a a u o i c o d c so s T e a p ia in o wo i i u t t d b n a t a r b e t a n t s i h cu ll e e i n 。 h p l t f t s l sr e y a cu lp o lm h tu i n t e a t a i .Mo e v r i r e o ma e t e i c o l a e f r o e n o d r t k h t e r r u sa t t d a d i r v d,ta s t d e h u z l se n n lss p o lm ih e ly d i h u z d l h o y mo e s b t n i e n mp o e i lo su is t e f z y c u tr g a ay i r b e whc mp o e n t e f z y mo e a i e o n t n p e s a d t e cu t r e u t so t i e y S S . r c g i o r c s n h l se ig r s l i b an d b P S i o n
模糊模式识别模型在粮食应急预警等级划分中的应用
使用 模糊 层 次 分析 法 以定 性和 定 量相
收 稿 日期 : 2 1 — — 0 0 0 33
结 合 的方 式确 定 各 影 响 因素 的权值 ,然 后 根 据得 到 的权 值 利用 模 糊模 式 识别 模 型 来
作者 简介 : 肖乐 ( 9 2 ),男 ,副教 授 1 7一
到 中国粮油学会粮食物流分会 T l 1-8 2 4 0 Emalw— h a 6 o w.ml i r e: 5 5 3 7 _ i l i @l . m ww g o . g 00 : cn l s 2c go
粮食现代物流
粮油食品科技
2 1 年增刊第 1 00 期
模 糊 模 式 识 别 模 型 在 粮 食 应急预警 等级划分 中的应 用
肖乐 ,葛凡 ,甄彤
( 南工业大学 ,河南 郑州 4 0 0 ) 河 50 1
摘 要 :本文针 对 当前粮食 应 急预 案 中粮食应 急预 警 等级 划分 中存 在 的 问题 ,
等各级 部 门都制 订 了相应 的粮食应 急预案 , 现 一 些 用 预 案 的 规 定 无 法 判 断 的 情 况 ; 而 - 5 旨在 应对 各种 重 大 突发 公共 事 件 、重大 疫 关 于 预 警 等 级 的 判 断 在 文 献 Ij中 对 粮 食 情 和 严 重 自然 灾 害等 引起 的粮食 市场 供 求 应 急 物 流 的预警 等 级 划 分进 行讨 论 ,但 是
/ r\ 、
粮食应 急预警 等 级 A
粮 食应急预 警等级 A
粮 食 应 急预 警 等级 A
1 模 糊 层 次 分 析 法 定 权 [ 6 ]
在 不 同 的 突 发 事 件 中 , 粮 食 应 急 预 警
模糊模式识别在计算机识别中的应用
未来发展方向与挑战
01 02
数据质量和标注问题
在许多实际应用中,数据质量和标注问题仍然是制约模糊模式识别性能 的重要因素。如何有效利用无标注数据进行半监督学习或无监督学习是 一个值得探讨的问题。
可解释性和鲁重要方向,有助于 增强其在关键领域的应用信心。
VS
详细描述
在场景理解与解析中,模糊模式识别技术 可以帮助计算机对场景中的对象、关系和 上下文进行深入分析。通过构建模糊逻辑 系统和引入隶属度函数,计算机能够更好 地处理场景中的不确定性,并实现更准确 的语义理解和描述。这有助于提高计算机 对人类视觉世界的理解能力。
04
模糊模式识别在自然语言处理 中的应用
模糊模式识别在计算机识别 中的应用
汇报人: 2024-01-09
目录
• 模糊模式识别概述 • 模糊模式识别的基本方法 • 模糊模式识别在计算机视觉中
的应用 • 模糊模式识别在自然语言处理
中的应用
目录
• 模糊模式识别在其他领域的应 用
• 总结与展望
01
模糊模式识别概述
模糊模式识别的定义
模糊模式识别是一种基于模糊逻辑和 模糊集合理论的识别方法,用于处理 具有不确定性、不完全性和模糊性的 信息。
02
模糊模式识别的基本方法
模糊逻辑
模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊性的逻辑方法,它允许 将模糊的输入映射到模糊的输出,从而在不确定的情况下进 行推理和决策。
模糊逻辑通过使用隶属度函数来描述模糊集合,将精确的逻 辑转换为模糊逻辑,使得计算机能够处理不确定和模糊的信 息。
模糊集合
模糊集合是传统集合的扩展,它允许元素属于集合的程度 在0和1之间变化。
详细描述
通过利用模糊模式识别技术,计算机能够更好地处理目标形状、颜色和运动的不确定性,从而提高跟 踪和识别的性能。这种方法能够适应目标的变化和遮挡,并在复杂场景中实现更可靠的目标检测和识 别。
基于模糊模式识别的蠓虫分类数学模型
第30卷第12期 咸 宁 学 院 学 报 Vo.l 30,N o .122010年12月 Journal of X ianning University Dec .2010文章编号:1006-5342(2010)12-0059-02基于模糊模式识别的蠓虫分类数学模型*王 琪(电子科技大学 中山学院计算机工程系,广东 中山 528436)摘 要:首先在模糊聚类的前提下根据所给的5组蠓虫实际数据将其分为三个类别作为母本库,然后再利用模糊模式识别的贴近度法将待识别的三组数据进行贴近度计算,最后按照最大隶属度原则将它们归类到母体库中,具有很好的应用价值和广阔的使用前景.关键词:模糊聚类;贴近度;隶属度中图分类号:O 141文献标识码:A 0 引言模式识别是属于计算机应用科学范畴的一门交叉学科,具有丰富的研究内容和广泛的应用背景.所谓模式识别问题是指已知事物的各种类别(标准模式),判断对给定的或新得到的对象应该属于哪一类,或是否为一个新的类别的问题.如医生对病人的病情诊断;科学家对生物种群的识别;接收电话时对方的语音识别等,都可以归结为模式识别问题.在日常生活和实际问题中,有些模式界线是明确的,如识别男女性别时,其模式是非常清楚的;而有些模式界线是不很明确的,如识别一个人的 胖 与 瘦 其模式 胖 和 瘦 界线是不明确的;我们把这种界线不明确的模式称为模糊模式,相对应的识别问题称为模糊模式识别问题,而利用模糊集理论来处理模糊模式识别问题的方法称为模糊模式识别方法.1 模糊模式识别方法原理及其步骤1.1 模糊模式识别的分类模糊模式识别问题大致分为两种:一种是所有已知模式的全体(母体库)是模糊的,而待识别对象是分明的模式识别问题;另一种母体库和待识别对象都是模糊的模式识别问题.解决前一种模糊模式识别问题的方法称为模糊模式识别的直接方法,而解决后一种的方法称为模糊模式识别的间接方法.设U ={u 1,u 2,u 3, ,u n }为待识别的对象所构成的集合,U 中每一个待识别对象u i 有m 个指标u i 1,u i 2, ,u i m 记 u i =(u i 1,u i 2, ,u im ) (i =1,2, ,n)如果待识别对象集合U 可以分成p 个类别,且每一类别均为U 上的一个模糊集,记为A 1,A 2,A 3, ,A p ,我们将其称为模糊模式.1.2 构造模糊模式若现在有两种蠓虫A f 和Apf 已由生物学家根据它们的触角长和翼长加以区分,观测的数据如表1,其中1~3号的为Af 蠓,4~5号的为A pf 蠓.现在根据上述数据来建立模糊模式.1.2.1 数据规格化由于m 个指标的量纲和数量级可能不太一致,所以一般在使用数据之前先将数据规格化,使每一指标值都统一到某种共同的数值特性范围.本文使用最大值规格化.(1)先把所给数据整理成一个特征指标矩阵,如下所示:表1蠓虫触角长和翼长数据序号12345触角长1.241.361.561.261.30翼长1.721.742.082.001.96U *=1.241.721.361.741.562.081.262.001.301.96(2)数据规格化在特征指标矩阵中作变换x 'ij =x ijM ji =1,2, ,5;j =1,2.其中M 1=1.56,M 2=2.08(表示每一列的最大数),那么上述矩阵就可以变成为:U *=0.790.830.870.84110.810.960.830.941.2.2 构造模糊相似矩阵将已经规格化的数据x 'ij =(i =1,2, ,5;j =1,2)利用最大最小法可构造模糊相似矩阵R =(r ij )5 5,这里:r ij = 2k =1(x 'ik x 'jk ) 2k =1(x 'ik x 'jk )经计算可得到: R =10.950 810 920 920 9510 860 900 920 810 8610 890 890 920 900 8910 980 920 920 890 9811.2.3 利用平方自合成运算求t(R )由于由上述方法构造出的对象与对象之间的模糊关系*收稿日期:2010-07-19矩阵R 一般来说只是一个模糊相似矩阵,而不一定具有传递性,从而未必是模糊等价矩阵.而模糊相似矩阵R 的传递闭包t(R )就是一个模糊等价矩阵,因此可以以t(R )为基础进行分类.R 2=10 950 810 920 920 9510 860 900 920 810 8610 890 890 920 900 8910 980 920 920 890 981 10 950 810 920 920 9510 860 900 920 810 8610 890 890 920 900 8910 980 920 920 890 981=10 950 890 920 920 9510 890 920 920 890 8910 890 890 920 920 8910 980 920 920 890 981 RR 4=10 950 890 920 920 9510 860 920 920 890 8910 890 890 920 920 8910 980 920 920 890 981 10 950 890 920 920 9510 860 920 920 890 8910 890 890 920 920 8910 980 920 920 890 981=10 950 890 920 920 9510 860 920 920 890 8910 890 890 920 920 8910 980 920 920 890 981=R 2所以t(R )=R 2.1.2.4 动态聚类,建立母本库适当选取置信水平值 [0,1],求出t(R )的 截矩阵t(R ) ,然后按t(R ) 进行分类,具体的聚类原则如下.设t(R )=(r )5 5,t(R ) =(r ij ( ))5 5,则r ij ( )=1r ij0r ij <.(1)首先,把t(R )中的元素从大到小的顺序编排如下:1>0 98>0 95>0 92>0 89当 =1时,5个样本分为5类,显然不合理;若 =0 98,则5个样本分为3类A 1类:x 1,x 2A f 蠓虫;A 2类:x 3Af 蠓虫;A 3类:x 4,x 5A pf 蠓虫如果取 <0 98的任意值,则会出现Af 蠓虫和A pf 蠓虫就会混为一类,使分类结果和实际情况不相符合.因此,取 =0 98,既能使分类数最少,又能使A f 和A pf 蠓虫分开,所以为最佳分类.(2)建立母本库将上面的分类结果直接作为母本库中的模糊集,就有下面的模糊模式.2 模糊模式识别过程及方法我们知道两个模糊集合之间的接近程度可以用贴近度来度量,两个模糊集合之间的贴近度越大,他们就越接近.因此可以利用贴近度来解决待识别对象与已知模式都是论域U 上的模糊集合的模糊模式识别问题.现有三只蠓虫的触角长和翼长的数据B 1(1 24,1 80),B 2(1.28,1.84)和B 3(1.40,2.04).先根据所给的模糊模式来确定其类别.表2 母本库指标平均值类别蠓虫母体样本指标平均值触角长翼 长1A f x 1,x 21.301.732A f x 31.562 083A pfx 4,x 51.281.982.1 择近原则若A 1,A 2,A 3为论域U 上的3个模糊模式(母本库),B F (U )为一个待识别的对象,若 (B,A i )=m ax { (B,A 1), (B,A 2), (B,A 3)},则认为B 应该属于模式A i ,其中 为F (U )的某种贴近度.下面的计算中取: (B,A i )=2i =1A (u i ) B (u i )2i =1A (u i )B (u i )有:(B 1,A 1)=0.958, (B 1,A 2)=0.835, (B 1,A 3)=0 933 (B 2,A 1)=0.959, (B 2,A 2)=0.857, (B 2,A 3)=0 957 (B 3,A 1)=0.881, (B 3,A 2)=0.945, (B 3,A 3)=0 944由上面所给的最大隶属于可得:(B 1,A 1)=m ax { (B 1,A 1), (B 1,A 2), (B 1,A 3)},故B 1(1.24,1.73)属于A 1类,且为Af 蠓虫.(B 2,A 1)=m ax { (B 2,A 1), (B 2,A 2), (B 2,A 3)},故B 3(1.28,1.84)属于A 1类,且为Af 蠓虫.(B 3,A 2)=m ax { (B 3,A 1), (B 3,A 2), (B 3,A 3)},故B 3(1.40,2.04)属于A 2类,且为Af 蠓虫.3 总结文章通过模糊聚类得到了模糊模式,然后通过贴近度模式识别从而判断待识别对象的归类情况,具有很好的示范性和可操作性,能够在实际生活中起到一定的作用,但是在实际操作过程计算量非常的大,若能够通过计算机来求解的话能够减少很多工作量,节约很多时间.参考文献:[1]张兴华.模糊聚类分析的新算法[J].数学的实践与认识,2005,35(3):138~141.[2]吴善杰.关于模糊聚类分析方法的进一步思考[J].华北科技学院学报,2008,5(1):108~111.[3]王霞.模糊聚类分析的一个改进算法及其应用[J].天津科技大学学报,2009,12(6):71~73.[4]陈水利,李敬公,王向公.模糊集理论及其应用[M ].北京:科学出版社,2005.[5]刘承平.数学建模方法[M ].北京:高等教育出版社,200260咸宁学院学报 第30卷。
第5章:模糊模式识别(高级运筹学-中南大学 徐选华)
( A, A)
1 1 [ A A (1 A A)] [1 (1 0)] 1 2 2
2、( A ,B ) = ( B ,A ) ≥ 0 3、 若 A B C ,即 x∈X ,A(x)≤ B(x)≤ C(x) 则 ( A ,C ) ≤ ( B ,C )
例5-1 A1、A2 是实数域 R 上两个正态模糊子集,其隶属函数为:
( x a1 2 ) b1
A ( x) e
1
,xR
1 C
A ( x) e
2
x a2 2 ( ) b2
,xR
a1 a2 2 ) b1 b2
则:A1 A2 e
(
,
o
a1
( 小中取大,故为交点 C )
B C B CT
0.1 0.2 (0.5,0.6,0.5,0.7,0.8) 0 0.1 0.2 0 0.3 0.4 0.4 0.3 0.4
5
例5-5 企业“经济效益好”这个模糊概念,在论域 “利润” 与论域 “费用” 上分别表现为模糊 向量: A = ( 0.5,0.9,0.3,0.2 ),B = ( 0.1,0.8,0.4 ), 则: “经济效益好”这个模糊概念,在两个论域 “利润” 与 “费用” 之间的转换关系为:
10
例5-10 识别三角形:取论域 U = {( A,B,C )| A + B + C = ,A≥B≥C≥0 }, 其中A,B,C为三角。 定义以下几个模糊子集,并给出其隶属函数: ① 近似等腰三角形 I: I ( A, B, C ) 1 ② 近似直角三角形 R: R ( A, B , C ) 1 ③ 近似正三角形 E:
教学大纲_模糊数学
《模糊数学》教学大纲课程编号:121082B课程类型:□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课□√专业选修课□学科基础课总学时:32 讲课学时:32 实验(上机)学时:0学分:2适用对象:金融数学专业先修课程:数学分析、高等代数、概率论与数理统计毕业要求:1.掌握数学、统计及计算机的基本理论和方法2.具备国际视野,能够与同行及社会公众进行有效沟通和交流一、教学目标模糊数学是统计学院金融数学专业选修的基础课之一。
通过本课程的学习,使学生对模糊数学的原理和思想方法有一个基本的认识。
掌握应用模糊数学的原理分析和解题的基本技巧。
了解模糊数学方法在各个领域的应用,为应用模糊数学知识解决问题打下基础。
二、教学基本要求本课以课堂讲授为主。
适当补充一些模糊数学在实际中应用的实例,理论联系实际。
在各章中均可安排一些内容引导学生自学,通过布置作业和讨论题,提高学生自己解决问题与分析问题的能力。
同时,也可适当让学生自己来寻找一些实际问题,应用学过的知识来进行分析、综合、评判,以期达到更好的巩固、应用的目的。
(一) 模糊数学的基本理论和基本原理1、模糊集合是处理模糊事物的新的数学概念,是模糊数学的基础。
理解模糊集的定义、表示方法、模糊集的运算。
了解模糊算子的定义及各种模糊算子,了解模糊集的模糊度定义。
2、理解模糊集截集的定义及性质,掌握模糊数学的基本原理:分解定理(联系普通集与模糊集的桥梁)、扩张原理。
了解模糊数及模糊数的运算。
(二) 模糊数学方法及其在各领域中的应用1、理解模糊关系的概念及性质,深入理解在有限域的情况下,模糊关系可以用矩阵表示。
理解模糊关系合成的定义及性质。
理解掌握贴近度概念及最大隶属原则和择近原则。
了解模糊变换以及模糊控制。
2、对于模糊数学方法的应用。
重点掌握模糊模式识别、模糊聚类分析、模糊综合评判决策,以及了解它们在不同领域的应用举例。
每章节后的习题要求全部完成;本课程建议使用形成性和终结性考试相结合,并各占50%比例。
模糊数学的基础知识
模糊数学知识小结与模糊数学相关的问题模糊聚类分析—根据研究对象本身的属性构造模糊矩阵,在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类关系模糊层次分析法—两两比较指标的确定模糊综合评判—综合评判就是对受到多个因素制约的事物或对象作出一个总的评价,如产品质量评定、科技成果鉴定、某种作物种植适应性的评价等,都属于综合评判问题。
由于从多方面对事物进行评价难免带有模糊性和主观性,采用模糊数学的方法进行综合评判将使结果尽量客观从而取得更好的实际效果模糊数学基础一.Fuzzy 数学诞生的背景1)一个古希腊问题:“多少粒种子算作一堆?”2)Fuzzy 概念的广泛存在性,如“找人问题”3)何谓Fuzzy 概念?,如何描述它?由集合论的要求,一个对象x,对于一个集合,要么属于A,要么不属于A,二者必居其一,且仅居其一,绝对不允许模棱两可。
这种绝对的方法,是不能处理所有科学的问题,即现实生活中的一切事物一切现象都进行绝对的精确化时行不通的,从而产生模糊概念。
二.模糊与精确的关系对立统一,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。
三. 模糊性与随机性的区别事物分确定性现象与非确定性现象- 确定性现象:指在一定条件下一定会发生的现象。
- 非确定性现象分随机现象与模糊现象* 随机性是对事件的发生而言,其事件本身有着明确的含义,只是由于发生的条件不充分,事件的发生与否有多种可能性。
* 模糊性是研究处理模糊现象的,它所要处理的事件本身是模糊的。
模糊数学的广泛应用性模糊技术是21世纪的核心技术模糊数学的应用几乎渗透到自然科学与社会科学的所有领域:1)软科学方面:投资决策、企业效益评估、经济宏观调控等。
2)地震科学方面:地震预报、地震危害分析。
模糊模式识别的几种基本模型研究_陈振华
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
§3.2 最大隶属原则
模糊向量的内积与外积 定义 称向量a = (a1, a2, …, an)是模糊向量, 其 中0≤ai≤1. 若ai 只取0或1, 则称a = (a1, a2, …, an)是 Boole向量. 设 a = (a1, a2, …, an), b = (b1, b2, …, bn)都是模 糊向量,则定义 内积: a ° b = ∨{(ak∧bk) | 1≤k≤n}; 外积:a⊙b = ∧{(ak∨bk) | 1≤k≤n}. 内积与外积的性质
§3.3 择近原则
设在论域X ={x1, x2, … , xn}上有m个模糊子集 A1, A2, … , Am(即m个模型),构成了一个标准模型 库. 被识别的对象B也是X上一个模糊集,它与标 准模型库中那一个模型最贴近?这是第二类模糊 识别问题. 先将模糊向量的内积与外积的概念扩充. 设A(x), B(x)是论域X上两个模糊子集的隶属 函数,定义 内积: A ° B = ∨{A(x) ∧B(x) | x∈X };
先建立标准模型库中各种三角形的隶属函数. 直角三角形的隶属函数R(A,B,C)应满足下列 约束条件: (1) 当A=90时, R(A,B,C)=1; (2) 当A=180时, R(A,B,C)=0; (3) 0≤R(A,B,C)≤1. 因此,不妨定义R(A,B,C ) = 1 - |A - 90|/90. 则R(x0)=0.955. 或者 1 其中 p = | A – 90| p p 1 , p 0, R( A, B, C ) 则R(x0)=0.54. 90 1, p 0.
通过以上计算,R(x0) = 0.955最大,所以x0应隶 属于直角三角形. 或者(I∩R)(x0) =0.10; T(x0)= (0.54)c = 0.46. 仍 然是R(x0) = 0.54最大,所以x0应隶属于直角三角形.
例4 大学生体质水平的模糊识别. 陈蓓菲等人在福建农学院对240名男生的体 质水平按《中国学生体质健康调查研究》手册上 的规定,从18项体测指标中选出了反映体质水平 的4个主要指标(身高、体重、胸围、肺活量),根 据聚类分析法,将240名男生分成5类:A1(体质 差),A2(体质中下),A3(体质中),A4(体质良),A5 (体质优),作为论域U(大学生)上的一个标准模 型库,然后用最大隶属原则,去识别一个具体学生 的体质. 5类标准体质的4个主要指标的观测数据 如下表所示.
外积:A⊙B = ∧{A(x)∨B(x) | x∈X }.
下面我们用 (A, B)表示两个模糊集A, B之间 的贴近程度(简称贴近度),贴近度 (A, B)有一些 不同的定义. 0(A, B) = [A ° B + (1 -A⊙B)]/2 (格贴近度) 1(A, B) = (A ° B )∧(1- A⊙B) 择近原则 设在论域X = {x1, x2, …, xn}上有m个模糊子集 A1, A2, … , Am构成了一个标准模型库,B是待识别 的模型.若有k∈{1,2,…, m}, 使得 (Ak , B) =∨{ (Ai , B) | 1≤i≤m}, 则称B与Ak最贴近,或者说把B归于Ak类.这就是择 近原则.
A(88) =0.8
0, x 70 , 10 B ( x) 1, 95 x , 10 0,
B(88) =0.7
0 x 70, 70 x 80, 80 x 85, 85 x 95, 95 x 100;
Hale Waihona Puke 0 x 70, 1, 80 x C ( x) , 70 x 80, 10 80 x 100. 0
等腰三角形的隶属函数I(A,B,C)应满足下列约 束条件: (1) 当A = B 或者 B = C时, I(A,B,C )=1; (2) 当A = 180, B = 60, C = 0时, I(A,B,C ) = 0; (3) 0≤I(A,B,C )≤1. 因此,不妨定义 I(A,B,C ) = 1 – [(A – B)∧(B – C)]/60. 则I(x0) =0.766. p = (A – B)∧(B – C) 或者 1 p p 1 , p 0, I ( A, B, C ) 60 则I(x0)=0.10. 1, p 0.
(1.28,1.84), (1.40,2.04)
最大隶属原则
最大隶属原则Ⅰ 设论域X ={x1, x2, … , xn } 上有m个模糊子集A1, A2, … , Am(即m个模型),构 成了一个标准模型库,若对任一x0∈X,有k∈{1, 2, … , m },使得 Ak(x0)=∨{A1(x0), A2(x0), … , Am(x0)}, 则认为x0相对隶属于Ak . 最大隶属原则Ⅱ 设论域X上有一个标准模 型A,待识别的对象有n个:x1, x2, … , xn∈X, 如果 有某个xk满足 A(xk)=∨{A(x1), A(x2), … , A(xn)}, 则应优先录取xk .
若∨{Ak(x0)| k =1, 2, …, m}<,则判决为:不 能识别,应当找原因另作分析. 该方法也适用于判别x0是否隶属于标准模型 Ak.若Ak(x0)≥,则判决为:x0相对隶属于Ak; 若 Ak(x0)<,则判决为: x0相对不隶属于Ak.
Ai1 Ai2 ... Aik .
A1
A2
A3 A4 A5
身高(cm) 158.4 ±3.0 163.4 ±4.8 166.9 ±3.6 172.6 ±4.6 178.4 ±4.2
体重(kg) 胸围(cm) 47.9 84.2 ±8.4 ±2.4 50.0 89.0 ±8.6 ±6.2 55.3 88.3 ±9.4 ±7.0 57.7 89.2 ±8.2 ±6.4 61.9 90.9 ±8.6 ±8.0
A(88) =0.8, B(88) =0.7, C(88) =0. 根据最大隶属原则Ⅰ,88分这个成绩应隶属 于A,即为“优”. 例2 论域 X = {x1(71), x2(74), x3(78)}表示三 个学生的成绩,那一位学生的成绩最差? C(71) =0.9, C(74) =0.6, C(78) =0.2, 根据最大隶属原则Ⅱ, x1(71)最差.
(a ° b )c = a c⊙b c ; (a⊙b ) c = a c ° b c.
模糊向量集合族
设A1, A2, …, An是论域X上的n个模糊子集,称 以模糊集A1, A2, …, An为分量的模糊向量为模糊 向量集合族,记为A = (A1, A2, …, An).
若X 上的n个模糊子集A1, A2, …, An的隶属函 数分别为A1(x), A2(x) , …, An(x),则定义模糊向量 集合族 A = (A1, A2, …, An)的隶属函数为 A(x) = ∧{A1 (x1), A2 (x2) , … , An(xn)} 或者 A(x) = [A1 (x1) + A2 (x2) + … + An(xn)]/n. 其中x = (x1, x2, …, xn)为普通向量.
肺活量(cm3) 3380±184
3866±800
4128±526 4349±402 4536±756
现有一名待识别的大学生x = {x1, x2, x3, x4 } = {175, 55.1, 86, 3900},他应属于哪种类型?
阈值原则
设论域X ={x1, x2, … , xn }上有m个模糊子集 A1, A2, … , Am(即m个模型),构成了一个标准模 型库,若对任一x0∈X,取定水平∈[0,1]. 若存在 i1, i2, … , ik,使Aij(x0)≥ ( j =1, 2, …, k), 则判决为: x0相对隶属于
正三角形的隶属函数E(A,B,C)应满足下列约 束条件: (1) 当A = B = C = 60时, E(A,B,C )=1; (2) 当A = 180, B = C = 0时, E(A,B,C)=0; (3) 0≤E(A,B,C)≤1. 因此,不妨定义E(A,B,C ) = 1 – (A – C)/180. 则E(x0) =0.677. 或者 1 其中 p = A – C p p 1 , p 0, E ( A, B, C ) 180 1, p 0. 则E(x0)=0.02.
事实上,择近原则的核心就是最大隶属原则. 如在小麦品种的模糊识别(仅对百粒重考虑)中, 可重新定义“早熟”、“矮秆”、“大粒”、 “高肥丰产”、“中肥丰产”的隶属函数. 重新定义“早熟”的隶属函数为
3.7 1 A1 ( , ) exp 1 2 0.3
等腰直角三角形的隶属函数 (I∩R)(A,B,C) = I(A,B,C)∧R (A,B,C); (I∩R) (x0)=0.766∧0.955=0.766.
任意三角形的隶属函数
T(A,B,C) = Ic∩Rc∩Ec= (I∪R∪E)c.
T(x0) =(0.766∨0.955∨0.677)c = (0.955)c = 0.045.
2
重新定义“矮秆”的隶属函数为
2.9 1 A2 ( , ) exp 1 2 0.3
2
蠓的分类 左图给出了9只Af和6只Apf蠓的触角长和翼长 数据, 其中“●”表示Apf,“○”表示Af.根据触角 长和翼长来识别一个标本是Af还是Apf是重要的. ① 给定一只Af 族或Apf族的蠓,如 何 正 确地 区分它 属 于哪一族? ② 将你的方法 用 于 触角 长和翼 长 分 别 为 (1.24,1.80),
例3 细胞染色体形状的模糊识别 细胞染色体形状的模糊识别就是几何图形的 模糊识别,而几何图形常常化为若干个三角图形, 故设论域为三角形全体.即 X={(A,B,C )| A+B+C =180, A≥B≥C} 标准模型库={E(正三角形),R(直角三角形), I(等腰三角形),I∩R(等腰直角三角形),T(任意三 角形)}. 某人在实验中观察到一染色体的几何形状, 测得其三个内角分别为94,50,36,即待识别对象 为x0=(94,50,36).问x0应隶属于哪一种三角形?