第4章模糊函数

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雷达信号分析

雷达信号分析

2 0
2B T
§3.3 雷达测速精度
一、分析条件和方法 二、分析结果
1 2E
N0
2 2 t 2 t 2 dt
2
t 2 dt
三、单载频矩形脉冲信号: 2 2 T 2
3
§3.4 信号的非线性相位特性
对测量精度的影响
(t) 0 ,具有非线性相位。
时间相位常数: 2 t ' (t)a2 (t)dt 2 t ' (t) u(t) 2 dt
§4.1 模糊函数的推导 §4.2 模糊函数与分辨力的关系 §4.3 模糊函数与匹配滤波器输出响应的关系 §4.4 模糊函数的主要性质 §4.5 模糊图的切割 §4.6 模糊函数与精度的关系 §4.7 利用模糊函数对单载频矩形脉冲雷达
③径向速度为正。 一、静止点目标
s(t) (t)e j 2f0t sr (t) (t )e j2f0 (t )
二、运动点目标
sr (t) [t (t)]e j2f0[t (t)]
R(t) R0 VT
经过推导有:
Sr (t)
[t
2v t
]e
j
2f0 [t
2vt C
]
C
[t ]e j 2f0 e j 2 ( f0 fd )t
2
T /2
t(2kt)dt
T / 2
2kT2
2
[a(t)] dt
T /2
dt T / 2
3
例2: u(t) rect ( t )e jkt
T
t T
(t ) k t ' (t ) k
2
t ' (t)a 2 (t)dt
2
t/2
t (k )dt

第4章_隶属函数的确定方法

第4章_隶属函数的确定方法

第4章隶属函数的确定方法在模糊理论的应用中,我们面临的首要问题就是建立模糊集的隶属函数。

对于一个特定的模糊集来说,隶属函数不仅基本体现了它所反映的模糊概念的特性,而且通过量化还可以实现相应的数学运算和处理。

因此,“正确地”确定隶属函数是应用模糊理论恰如其分地定量刻划模糊概念的基础,也是利用模糊方法解决各种实际问题的关键。

然而,建立一个能够恰如其分地描述模糊概念的隶属函数,并不是一件容易的事情。

其原因就在于一个模糊概念所表现出来的模糊性通常是人对客观模糊现象的主观反映,隶属函数的形成过程基本上是人的心理过程,人的主观因素和心理因素的影响使得隶属函数的确定呈现出复杂性、多样性,也导致到目前为止如何确定隶属函数尚无定法,没有通用的定理或公式可以遵循。

但即便如此,鉴于隶属函数在模糊理论中的重要地位,确定隶属函数的方法还是受到了特别的重视,至今已经提出了十几种确定隶属函数的方法,而且其中一些方法基本上摆脱了人的主观因素的影响。

本章将选择4种经常使用的、具有代表性的方法予以介绍,它们是:直觉方法,二元对比排序法,模糊统计试验法,最小模糊度法。

4.1 直觉方法直觉的方法就是人们用自己对模糊概念的认识和理解,或者人们对模糊概念的普遍认同来建立隶属函例1、“正好”、“热”和“很热”图1 空气温度的隶属函数例2根据人们对汽车行驶速度中“慢速”、“中速”和“快速”这三个概念的普遍认同,可以给出描图2 汽车行驶速度的隶属函数虽然直觉的方法非常简单,也很直观,但它却包含着对象的背景、环境以及语义上的有关知识,也包含了对这些知识的语言学描述。

因此,对于同一个模糊概念,不同的背景、不同的人可能会建立出不完全相同的隶属函数。

例如,模糊集A = “高个子”的隶属函数。

如果论域是“成年男性”,其隶属函数的曲线如图3(a )所示;而如果论域是“初中一年级男生”,其隶属函数的曲线则为图3(b )所示的情形。

(a) (b)图3 不同论域下“高个子”的隶属函数4.2 二元对比排序法建立一个模糊集的隶属函数,实际上可以看成是对论域中每个元素隶属于某个模糊概念的程度进行比较、排序。

第4章模糊函数PPT课件

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二、变换关系
1、组合关系 若:(t)1(t)2(t)
(,)1(,)2(,)12(,)
*12精( 选 ,)ej2
17
2、共轭关系 若:(t) 1*(t) ,(f)1*(f)
(,) 1 * (, ) e j2 1 ( ,),(,) 1 * ( ,) e j2 1 * (, )
精选
3
2、准则(均方差)
2
2
sr1(t) sr2(t) dt
4E 2 (,) cos[2 f0 arctg(,)]
(,) u(t)u(t )ej2tdt u( f )u( f )e j2 f df
(,) (,) 2 (,)•(,)
(,) u(t)u(t )ej2tdt
距离、速度均相同, 2 最小,即 (0,0) 最大,无法分辨。
3、模糊图的体积
(体积不变性)(,)2dd(2E )2
➢ 体积是固定的,与能量有关,与信号形式无关 ➢ 不同信号形式只能改变模糊图表面形状
精选
6
二、模糊函数与二维分辨力的关系
( , ) 2
1
(0,0) 2
组合时间-频率分辨常数:
(,) (,)2dd(0,0)2 Nhomakorabea(,)1
雷达模糊原理:改变发射信号形式→ 改变模糊曲面→
不能改变组合分辨常数→即距离速度组合分辨力受限→
模糊图体积无论哪个轴减小另一必增大!
精选
7
模糊度图:
等效模糊面 等差图:
(A,0)2 (B,0)2 (C,C)2 (A,A)2
模糊度图
精选
8
三、模糊函数与一维分辨力的关系
(,0 ) u (t)u (t)ej2 td 2tC ()2 (,0)((0 ,0 ,0 ))22 dd C C(2(0 ))2dA

模糊控制ppt课件

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23
5. 建立模糊控制表 模糊控制规则可采用模糊规则表4-5来描述,共
49条模糊规则,各个模糊语句之间是或的关系,由第 一条语句所确定的控制规则可以计算出u1。同理,可 以由其余各条语句分别求出控制量u2,…,u49,则控制 量为模糊集合U可表示为
uu1u2 u49
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规则模型化,然后运用推理便可对PID参数实现最佳
调整。
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32
由于操作者经验不易精确描述,控制过程中各种 信号量以及评价指标不易定量表示,所以人们运用 模糊数学的基本理论和方法,把规则的条件、操作 用模糊集表示,并把这些模糊控制规则以及有关信 息(如初始PID参数等)作为知识存入计算机知识库中 ,然后计算机根据控制系统的实际响应情况,运用 模糊推理,即可自动实现对PID参数的最佳调整,这 就是模糊自适应PID控制,其结构如图4-15所示。
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31
随着计算机技术的发展,人们利用人工智能的
方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中
,根据现场实际情况,计算机能自动调整PID参数,
这样就出现了智能PID控制器。这种控制器把古典的
PID控制与先进的专家系统相结合,实现系统的最佳
控制。这种控制必须精确地确定对象模型,首先将
操作人员(专家)长期实践积累的经验知识用控制
糊控制的维数。
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10
(1)一维模糊控制器 如图所示,一维模糊控制器的 输入变量往往选择为受控量和输入给定的偏差量E。由 于仅仅采用偏差值,很难反映过程的动态特性品质, 因此,所能获得的系统动态性能是不能令人满意的。 这种一维模糊控制器往往被用于一阶被控对象。
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第四章计算智能(2)-模糊推理1

第四章计算智能(2)-模糊推理1
模糊计算和模糊推理
经典二值(布尔)逻辑



在经典二值(布尔)逻辑体系中,所有的分类 都被假定为有明确的边界;(突变) 任一被讨论的对象,要么属于这一类,要么不 属于这一类; 一个命题不是真即是假,不存在亦真亦假或非 真非伪的情况。(确定)
1
天气冷热
雨的大小
风的强弱
人的胖瘦
年龄大小
个子高低
2
模糊数学
•模糊概念 模糊概念:从属于该概念到不属于该概念之间 无明显分界线 年轻、重、热、美、厚、薄、快、慢、大、小、 高、低、长、短、贵、贱、强、弱、软、硬、 阴天、多云、暴雨、清晨。 模糊数学就是用数学方法研究模糊现象。
3
模糊数学的产生与基本思想
•产生 1965年,L.A. Zadeh(扎德) 发表了文章《模糊集 》
5
IEEE 系列杂志 主要杂志25种,涉及模糊内容20,000余种 • 国际会议 IFSA (Int. Fuzzy Systems Association) EUFIT、NAFIP、Fuzzy-IEEE、IPMU • 涉及学科 模糊代数,模糊拓扑,模糊逻辑,模糊分析, 模糊概率,模糊图论,模糊优化等模糊数学分支 分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择;
并以此数作为 R1°R2 第i行第j列的元素。
R2=
0.2 0.4 0.6
0.8 0.6 0.4
求 R1°R2
42
模糊推理
模糊命题 模糊概念 1 张三是一个年轻人。 2 李四的身高为1.75m左右。模糊数据 3 他考上大学的可能性在60%左右。 对相应事件发生 的可能性或确信 4 明天八成是个好天气。 程度作出判断。 5 今年冬天不会太冷的可能性很大。
33
模糊二元关 系R是以 U×V为论域 的一个模糊 子集,序偶 (u,v)的隶属 度为uR(u,v)

现代信号处理教程 - 胡广书(清华)

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98第4章 Cohen 类时-频分布4.1 前言除了Wigner 分布和谱图以外,近几十年来人们还提出了很多其它具有双线性行式的时-频分布。

1966年,Cohen 给出了时-频分布的更一般表示形式[44]: ()()()()() ,:,⎰⎰⎰-Ω+-*-+=Ωθττθττπθτθd dud eg 2u x 2u x 21g t C u t j x (4.1.1)该式中共有五个变量,即t ,Ω,τ,θ和u ,它们的含义我们将在下一节解释。

式中()τθ,g 称为时-频分布的核函数,也可以理解为是加在原Wigner 分布上的窗函数。

给出不同的()τθ,g ,就可以得到不同类型的时-频分布。

通过后面的讨论可知,目前已提出的绝大部分具有双线性形式的时-频分布都可以看作是Cohen 类的成员。

通过对Cohen 类分布的讨论有助于我们更全面地理解时-频分布,深入地了解它们的性质,并提出改进诸如交叉项这些不足之处的方法。

在Cohen 类时-频分布的讨论及抑制交叉项的方法中,在雷达信号处理中广泛应用的模糊函数(Ambiguity Function, AF )起着重要的作用。

因此,本章首先给出模糊函数的定义及其与Wigner 分布的关系,然后讨论Cohen 类分布及其不同的成员。

在4.4节讨论为确保Cohen 类分布具有一系列好的性质而对()τθ,g 所提出的要求。

最后,在4.5节讨论核的设计问题。

文献[47]对非平稳信号的联合时-频分布给出了较为详细且是较为权威性的论述。

4.2 Wigner 分布与模糊函数令()t x 为一复信号,我们在第三章已定义()()()22τττ-+=*t x t x t r x , (4.2.1)为()t x 的瞬时自相关函数,并定义()τ,t r x 相对τ的傅立叶变换 ()()⎰Ω-=Ωτττd t r t W j x x ,, (4.2.2)为()t x 的WVD 。

除去特别说明,该式及以下各式中的积分均是从∞+∞-~。

第4章模糊函数

第4章模糊函数
3、模糊图的体积
(体积不变性) ( , ) 2 dd (2E)2
➢ 体积是固定的,与能量有关,与信号形式无关 ➢ 不同信号形式只能改变模糊图表面形状
二、模糊函数与二维分辨力的关系
( , ) 2
1
(0,0) 2
组合时间-频率分辨常数:
( , ) ( , ) 2 dd
(0,0) 2 ( , ) 1
4.1 模糊函数的推导
1、为什么要研究模糊函数?
分辨力、精度、模糊度、抑制杂波能力,统一数学工具。
2、模糊函数(平均模糊函数)的概念
在感兴趣的时间间隔和多普勒频移上的固有“模糊性”的 度量,对随机信号采用平均模糊函数。
3、研究模糊函数的条件
➢ 窄带信号 ➢ 点目标 ➢ 无加速度 ➢ fd<<f0
一、从二维分辨力导出
4、对称型
( , )
u(t
2)u (t
2)e
j 2 t dt
2
u( f
2 )u( f
2 )e j 2f df
2
4.2 模糊函数与分辨力的关系
一、模糊函数的图形 1、概述
主峰、边峰和小突起(自杂波/旁瓣)
2、主峰 ( , ) 2 (0,0) 2 4E 2
距离、速度均相同, 2 最小,即(0,0) 最大,无法分辨。
1、条件
➢ 距离速度不同(二维) ➢ 目标2大于1 ➢ 距离速度取正 ➢ 不考虑噪声(分辨) ➢ 回波强度一样
2、准则(均方差)
2
2
sr1(t) sr 2 (t) dt
4E 2 ( , ) cos[2 f0 arctg ( , )]
( , ) u(t)u (t )e j2t dt u ( f )u( f )e j2 f df

excel模糊匹配函数实现条件判断-概念解析以及定义

excel模糊匹配函数实现条件判断-概念解析以及定义

excel模糊匹配函数实现条件判断-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述Excel是一款功能强大的电子表格软件,在处理大量数据和进行数据分析时被广泛使用。

在Excel中,模糊匹配函数是一项非常有用的功能,它可以帮助用户根据特定的条件进行数据匹配和筛选,从而实现条件判断的功能。

本文将介绍Excel模糊匹配函数的使用方法,并通过实例演示如何利用这些函数实现条件判断。

在日常工作和数据处理中,我们经常遇到需要根据某些条件判断来筛选数据的情况,而Excel模糊匹配函数正是帮助我们完成这一任务的强大工具。

通过本文的学习,读者将能够掌握如何使用Excel模糊匹配函数来实现条件判断,并能够灵活运用这些函数处理各种不同的数据情况。

同时,本文还将总结Excel模糊匹配函数的优势,并引导读者进一步学习和应用这些函数,以提高工作效率。

总之,通过本文的阅读和学习,读者将能够深入了解Excel模糊匹配函数,并能够灵活运用这些函数进行条件判断,从而更加高效地处理和分析数据。

让我们一起开始探索Excel模糊匹配函数的奥秘吧!1.2文章结构文章结构部分的内容可以这样编写:1.2 文章结构本文将包含以下几个主要部分:(1)引言:介绍文章的背景和目的,概述文章的主要内容。

(2)正文:详细介绍Excel模糊匹配函数的功能和使用方法,并重点讨论了条件判断在Excel中的重要性。

通过一些示例和案例,帮助读者理解和掌握Excel模糊匹配函数的实际应用。

(3)结论:总结了Excel模糊匹配函数的优势和应用场景,并为读者进一步学习和应用Excel模糊匹配函数提供了引导。

通过以上三个部分的内容,本文将全面介绍Excel模糊匹配函数的实现条件判断的方法,希望读者在阅读后能够深入了解和运用该函数,提高在Excel中进行条件判断的能力和效率。

1.3 总结总结部分:通过本文的介绍和讲解,我们可以得出以下几点总结:首先,Excel模糊匹配函数是一种非常实用的工具,它可以帮助我们快速进行条件判断。

模糊数学方法及其应用(第3版)第四章答案

模糊数学方法及其应用(第3版)第四章答案

0.46 ,同理,得到其他两两对比的优先选择比。 0.32 + 0.46
0.41 0.54 ⎞ ⎛ 1 ⎜ ⎟ 1 0.38 ⎟ 模糊优先关系矩阵 R = 0.59 ⎜ ⎜ 0.46 0.62 1 ⎟ ⎝ ⎠
找出每行最小值 0.41, 0.38, 0.46 ,其中最大值 0.46 位于第三行,因此 c 为第一优越对象。 将第三行和第三列划去得到 a 与 b 的模糊优先关系矩阵:
用矩阵作业法解模糊关系方程第一步求最大解040507050405070105040608060104060307040504040504050505040405来代替得到ij04050705040504050405070504040504040505050405070405因为每一列都有非零的元素所以原模糊关系方程有解第三步求极小解种取法选取第一列的第一个元素第二列的第一个元素第三列的第一个元素和第四列的第四个元因此选中了第一行的和第四行的05元素在行中选中的元素中选取最大值第二行和第三行中没有选取元素得到一个解1110405070705同理选取时得到解211070405选取时得到解3110405选取时得到解41105选取时得到解05选取时得到解070405选取时得到解0405选取时得到解05拟极小解为第四步构造解集方程的解集为07100400405020505040404080706010202解
⎛1 0 1 0⎞ ⎜ ⎟ TR ( B) = B o R = (0.7, 0.2, 0) o ⎜ 0 1 0 0 ⎟ = (0.7, 0.2, 0.7, 0) % % % ⎜0 0 1 1⎟ ⎝ ⎠ ⎛1 0 1 0⎞ ⎜ ⎟ 解法 2,由模糊关系矩阵 R = 0 1 0 0 知存在模糊映射 f ( x ) ,使得 ⎜ ⎟ ⎜0 0 1 1⎟ ⎝ ⎠

人工智能导论 第4章 不确定性推理方法(导论) 1-41

人工智能导论 第4章 不确定性推理方法(导论) 1-41
(1)分别对每一条知识求出CF(H):
CF1(H ) =CF(H , E1)× max{0,CF(E1)} CF2(H ) =CF (H , E2 )× max{0,CF (E2 )}
19
4.2 可信度方法
5. 结论不确定性的合成算法
(2)求出E1与E2对H的综合影响所形成的可信度 CF1,2(H ):
教材:
王万良《人工智能导论》(第4版) 高等教育出版社,2017. 7
第4章 不确定性推理方法
现实世界中由于客观上存在的随机性、模糊性,反 映到知识以及由观察所得到的证据上来,就分别 形 成了不确定性的知识及不确定性的证据。因而 还必 须对不确定性知识的表示及推理进行研究。 这就是 本章将要讨论的不确定性推理。
3
第4章 不确定性推理方法
✓4.1 不确定性推理中的基本问题
4.2 可信度方法 4.3 证据理论 4.4 模糊推理方法
4
4.1 不确定性推理中的基本问题
推理:从已知事实(证据)出发,通过运用相 关 知识逐步推出结论或者证明某个假设成立或 不成 立的思维过程。
不确定性推理:从不确定性的初始证据出发, 通 过运用不确定性的知识,最终推出具有一定 程度 的不确定性但却是合理或者近乎合理的结 论的思 维过程。
r1 : CF1(H ) 0.8 max{0,CF(E1 )}
0.8 max{0,0.35} 0.28
23
4.2 可信度方法
解: 第一步:对每一条规则求出CF(H)。
r2 : CF2 (H ) 0.6 max{0,CF(E2 )}
0.6 max{0,0.8} 0.48
r3 : CF3(H ) 0.5 max{0,CF(E3 )}
4. 不确定性的传递算法

模糊数学方法及其应用第版答案

模糊数学方法及其应用第版答案

A%
o
R
=
(1,
0.5,
0.8,
0,
0.4,
0.7)
o
⎜ ⎜ ⎜
1 0
0 1
0 0
0⎟ ⎟ = (1, 0.4, 0.7, 0)
0⎟
⎜0 1 0 0⎟ ⎜⎜⎝ 0 0 1 0⎟⎟⎠
⎛1 1 1 0 0 0⎞
f
−1 ( B) %
=
T%R'
(B) %
=
B %
o
R'
=
(1,
0.4,
0.7, 0)
o
⎜ ⎜ ⎜
解:利用波达数的计算方法可知:
a 的波达数为 4 + 2 +1+ 0 + 0 + 2 + 3 + 2 = 14 b 的波达数为 5 + 5 + 0 +1+1+1+1+ 0 = 14 c 的波达数为 2 + 0 + 2 + 3 + 3 + 5 + 2 + 4 = 17 d 的波达数为 3 +1+ 4 + 4 + 5 + 4 + 4 + 5 = 30 e 的波达数为1+ 4 + 5 + 5 + 4 + 0 + 0 +1 = 20
%
x1 x2 x3 x4 x5 x6
⎛1 0 0 0⎞
⎜ ⎜
1
0
0
0 ⎟⎟
⎜1 0 0 0⎟
解法 2,根据模糊映射 f (x) ,可以得到模糊关系矩阵 R = ⎜

四模糊集合的模糊程度模糊熵

四模糊集合的模糊程度模糊熵

11 基于凸多项式模糊熵的图象阈值方法 控制与决策 2000 03 12 基于模糊熵的多目标模糊优选模型及其应用 煤炭学报 2000 04 13 基于模糊熵的安全等级隶属度向量的离散化方法 中国有色金属学报 2000 04 14 一类Vague集模糊熵的构造方法 华中科技大学学报 2001 09 15 用模糊评价法和模糊熵确定拱桥洪水淹没深度 武汉城市建设学院学报 2001 01 16 关于Vague集的模糊熵及其构造 计算机应用与软件 2002 02 17 数据挖掘中决策树加权模糊熵算法 计算技术与自动化 2002 03 18 基于遗传算法的模糊熵图像分割算法 计算机仿真 2002 05 19 不确定性动态军事指挥决策的模糊熵分析 系统工程理论方法应用 2002 03 20 电力系统中长期负荷预测的最大模糊熵模型研究 电力自动化设备 2003 08
2.3 23
五、模糊集合间的包含关系——包含度定理
(2)几何方法:
在图7.7中, 集合A或是位于F(2B)内, 或是在外头。直 觉上,当A接近F(2B)时, S(A,B)应接近于1,当A远离 F(2B)时, S(A,B)应该减小。 那么A与F(2B)之间的距离如何计算?
d ( A, F(2B )) inf{d ( A, B) : B F(2B)} d ( A, B*)
综上:
max(0, ai bi ) ai bi*
n
d ( A, B*) max(0, mA( xi ) mB ( xi ))
i 1
五、模糊集合间的包含关系——包含度定理
这种证明方法同样给出了优化子集B*的一个更重要 的性质: B* A B
因为如果有一个失配关系,那么 ai ,bi
以 min(a,i ,b其i ) 余bi的*

人工智能第四章(1)

人工智能第四章(1)

无论论域是有限的还是无限的,连续的 还是离散的,扎德都用如下记号作为模 糊子集的一般表示形式:
这里的积分号不是数学中的积分,也不 是求和,只是表示论域中各元素与其隶 属度对应关系的总括,是一个记号。
19
20
1
µ B (u) ≤ µ A(u )
µ B (u ) = µ A(u )
21
22
例:设U={ u1,u2,u3 } A=0.3/ u1+0.8/ u2+0.6/ u3
31
2 普通集合上的“关系”
例3、设U={ 红桃, 红桃,方块, 方块,黑桃, 黑桃,梅花 } V={ A,2,3,4,5,6,7,8,9,10, J, Q, K } 求 U× V 解: U×V = { ( 红桃 , A) , ( 红 桃 , 2 ) , …… , (梅花, K) },共52个元素。 个元素。
例:设有模糊集: 设有模糊集: A=0.3/u1+0.7/u2+1/u3+0.6/u4+0.5/ u5 且λ分别为1,0.6,0.5,0.3,分别求其相应的 λ截集、 截集、核及支集。 核及支集。
A=0.3/u1+0.7/u2+1/u3+0.6/u4+0.5/u5
解: (1)λ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 }
模糊推理
含有模糊概念、模糊数据的语句称为模糊命题。它 的一般表示形式为: x is A 或者 x is A (CF) 其中,A是模糊概念或者模糊数,用相应的模糊集 及隶属函数刻画; x是论域上的变量,用以代表所 论述对象的属性; CF是该模糊命题的可信度,它既 可以是一个确定的数,也可以是一个模糊数或者模 糊语言值。

教学大纲_模糊数学

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。

模糊数学第四章

模糊数学第四章

经过变换后,每个变量的均值为0,标准差为1, 且消除了量纲的影响。但不一定在[0,1]上。
模糊聚类分析的步骤一
平移-极差变换(变换至0-1区间):
x '' ik
x 'ik min{x 'ik }
1i n
max{x 'ik } min{x 'ik }
1i n 1i n
(k 1,..., m)
R0.5
1 0 1 1 1
0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1
0 0 1 1 1 1 1 1
R0.4
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2、距离法:
绝对值倒数法、绝对值指数法、绝对值减数法、海明 距离法、欧式距离法、切比雪夫距离法。
3、其它方法:主观评分法
模糊聚类分析的步骤二
1、相似系数法: (1)数量积法
1 m rij 1 xik x jk M k 1
i j i j
其中 M max xik x jk
m
x
k 1 m k 1
ik
xi x jk x j
2 2 ( x x ) jk j k 1 m
( xik xi )
1 m 1 m 其中 xi xik , x j x jk , i, j 1,2,L n. m k 1 m k 1
模糊聚类分析的步骤二
模糊聚类分析的步骤二
2、距离法 直接距离法:rij=1-c*d(xi,xj) (11)海明距离: (12)欧式距离: (13)切比雪夫距离:

北师大版八年级数学上册:4.1《函数》教学设计3

北师大版八年级数学上册:4.1《函数》教学设计3

北师大版八年级数学上册:4.1《函数》教学设计3一. 教材分析《函数》是北师大版八年级数学上册第4章的内容,本节课主要介绍函数的概念、性质及表示方法。

函数是数学中的一个重要概念,也是初中数学的核心内容之一。

通过本节课的学习,使学生理解函数的基本概念,掌握函数的表示方法,能够判断两个相关联的变量之间的关系是否为函数,并为后续学习函数的图像和性质打下基础。

二. 学情分析八年级的学生已经学习了初中数学的大部分内容,对于一些基本的数学概念和运算规则有一定的掌握。

但是,对于函数这一概念,学生可能还存在一些模糊的认识,对于函数的表示方法也较为陌生。

因此,在教学过程中,需要引导学生从实际问题出发,理解函数的概念,掌握函数的表示方法。

三. 教学目标1.理解函数的概念,掌握函数的表示方法。

2.能够判断两个相关联的变量之间的关系是否为函数。

3.培养学生的数学思维能力,提高学生解决问题的能力。

四. 教学重难点1.函数的概念及判断两个相关联的变量之间的关系是否为函数。

2.函数的表示方法。

五. 教学方法1.情境教学法:通过实际问题引入函数的概念,使学生能够从实际问题中感受到函数的存在。

2.实例教学法:通过具体的实例,使学生理解函数的表示方法。

3.小组合作学习:引导学生分组讨论,培养学生的合作意识和团队精神。

六. 教学准备1.教学PPT:制作相关的教学PPT,以便于展示和讲解。

2.实例材料:准备一些具体的实例,用于解释和展示函数的表示方法。

3.练习题:准备一些练习题,用于巩固所学知识。

七. 教学过程1.导入(5分钟)通过一个实际问题引入函数的概念,例如:“某商店举行打折活动,原价为100元的商品打8折,求打折后的价格。

”让学生思考并回答问题,引出函数的概念。

2.呈现(10分钟)讲解函数的定义,用PPT展示函数的表示方法,如列表法、图象法、解析法等。

通过具体的实例,让学生理解函数的表示方法。

3.操练(10分钟)让学生分组讨论,每组选择一个实例,用所学的表示方法表示函数。

-模糊计算

-模糊计算
x N
u=
∫µ
(x)dx
u = ∑xi ⋅ µN (xi )
=48.2
∑µ
N
(xi )
13
4.3 模糊计算
2. 最大隶属度法
这种方法最简单, 这种方法最简单,只要在推理结论的模糊集 合中取隶属度最大的那个元素作为输出量即可。 合中取隶属度最大的那个元素作为输出量即可。 要求这种情况下其隶属函数曲线一定是正规凸模 糊集合(即其曲线只能是单峰曲线)。 糊集合(即其曲线只能是单峰曲线)。 例如,对于“水温适中” 例如,对于“水温适中”,按最大隶属度原 有两个元素40和 具有最大隶属度 具有最大隶属度1.0, 则,有两个元素 和50具有最大隶属度 ,那就 对所有取最大隶属度的元素40和50求平均值,执 对所有取最大隶属度的元素 和 求平均值, 求平均值 行量应取: 行量应取:
umax = (40 + 50) / 2 = 45
14
4.3 模糊计算
3. 系数加权平均法
系数加权平均法的输出执行量由下式 决定: 决定:
u = ∑ki ⋅ xi / ∑ki
(4.36)
式中, 式中,系数的选择要根据实际情况 而定, 而定,不同的系统就决定系统有不同 的响应特性。 的响应ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ性。
15
目前在管理科学系统工程经济学心理学社会学生态学未来学语言学历史学军事学以及人工智能自动控制遥感技术模式识别信息处理天气预报图像识别地震预测家用电器医疗诊断交通运输商品质量评价预测与规则农作物选种化合物及地矿物的分类图书情报分类等多学科多领域都得到了应用
计算智能(1) 第四章 计算智能
模糊计算
模糊计算是一门崭新的信息学科。自1965年美国自动控制论学者 L.Zadeh教授开创模糊数学以来,这门新兴学科呈现出旺盛的生命力 和渗透力。它的应用已扩展到许多科学技术领域。目前在管理科学、 系统工程、经济学、心理学、社会学、生态学、未来学、语言学、 历史学、军事学以及人工智能、自动控制、遥感技术、模式识别、 信息处理、天气预报、图像识别、地震预测、家用电器、医疗诊断、 交通运输、商品质量评价、预测与规则、农作物选种、化合物及 地矿物的分类、图书情报分类等多学科、多领域都得到了应用。 模糊计算这门学科已经显示出它的强大生命力,并且越来越受到重视 模糊数学与计算机技术是息息相关的。模糊数学产生的背景之一, 就是用数学手段把人脑对复杂事物进行模糊度量、模糊识别、 模糊推理、模糊控制和模糊决策的本领移植到电子计算机上来, 提高计算机的智能信息处理能力。本篇主要从信息处理科学的角度 讨论模糊计算的基本方法、模糊信息处理及其应用。

模糊函数的Romberg积分

模糊函数的Romberg积分

T o k


(r ,)  ̄, +一 +『1 ) . 寺【-( k ∑ ( (一 h 】 1 0 , ‰ 2 )
丛. 。 ‘

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l g 分 公 式 , 快 了模 糊 函数 数 值 积 分 的 收敛 速 度 , r积 加 最后 给 出 了具 体 的数 值 应 用 .
关 键 词 : 糊 函数 ;im n 模 le an可积 ; 敛 ; 形积 分 ; o eg积 分 t 收 梯 R mbr
中图分类号 : 2 14 0 4 .
文献标识码 : A
文章编号 :6 i 35 20 I 2— 0 0— 2 17 一56 (0 8 1 0 2 0
0 引言
其 中,
1 2 - k 2
随着模糊理论的发展, 模糊数学已经被广泛应用于信息科学、 管理科 学、 系统科学、 工程技术等科学领域 .例如: 模糊模式识别、 模糊综合评 判、 摸糊推理与模糊控制等. 模糊函数的积分在经济和软科学的研究中具 有重要的作用. 本文将通过对模糊函数可积性的讨论, 介绍模糊函数的复 合梯形积分法, 并运用外推加速将该数值积分法改进为 R meg o br积分法, 加快 了模糊函数数值积分的收敛速度. , 最后 通过数值实例说 明了这一 积 分方法的稳定性与有效性. 1 预备知识
(i () O1 上为左连续的减函数; i) r 在 .]
(i u r ()0≤ r 1 i) ()≤ r , i ≤ .
记n 2 1,)n 2h= , =“( ,… , = 等 则 = 2 2 ,
2:I 1 1 一 一
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4、对称型
ϕ (τ , ξ ) =
∞ ∗


−∞
u (t − τ
2
)u (t + τ

2
dt
= ∫ u ( f + ξ ) u ( f − ξ ) e − j 2 π fτ df 2 2 −∞
2
4.2 模糊函数与分辨力的关系
一、模糊函数的图形 1、概述
主峰、边峰和小突起(自杂波/旁瓣)
2、主峰 χ (τ , ξ ) ≤ χ (0,0) = 4 E 2
β02
2B π 2 2 β 2δ 2 = 2π 2 BT ≈ 2 π 2 , α = 0 ; δ2 = = T , 0 3 3 T 3
2
ϕ (τ , ξ ) = χ (τ , ξ ) = χ (τ , ξ ) • χ ∗ (τ , ξ ) χ (τ , ξ ) = ∫ u ∗ (t )u (t + τ )e − j 2πξ t dt
∗ −∞ ∞ ∞
= ∫ u ( f )u ∗ ( f − ξ )e j 2π f τ df
−∞
二、模糊函数的表示法
0 0
0
− ξ 0τ )
⋅ χ µ1 (τ , ξ )
5、时/频域平方相位的影响
µ (t ) = µ1 (t ) e
jπ bt 2
χ µ (τ , ξ ) = e
− jπ bτ 2
⋅ χ µ1 (τ , ξ − bτ )
µ ( f ) = µ1 ( f )e
τ = τ ' ' ξ = ξ ′ − bτ

−∞
µ( f ) e
2
− j 2π f τ
2
df
2
χ (0, ξ ) =


−∞
µ( f )µ
*
( f − ξ ) df
=


−∞
µ (t ) e
2
j 2πξ t
dt
二、变换关系 µ 1、组合关系 若: (t ) = µ1 (t) + µ2 (t)
χµ (τ , ξ ) = χµ (τ , ξ ) + χµ (τ , ξ ) + χµ µ (τ , ξ )
3、比例关系
1 ξ µ (t ) = µ1 (at ) χ µ (τ , ξ ) = χ µ1 (aτ , ) a a µ( f ) = µ1 (af ) χ µ (τ , ξ ) = 1 χ µ ( τ , aξ )
a
1
a
4、时间、频率偏移的影响
µ(t ) = µ1 (t −τ 0 )e j 2πξ (t −τ ) χ µ (τ , ξ ) = e j 2 π ( ξτ
1 2 2
∆ξ max = ±
S=K
2 2
π
(β 0 δ 2 − α 2 )
1 2
4.7 利用模糊函数对典型脉冲雷达信号进行分析 一、模糊函数的计算
µ (t ) =
{
1/ T 0
0<t <T 其它
µ (t)=
1 rect [ T T
t−
T 2]
jπξ (T −τ ) sin πξ (T − τ ) T − τ e τ <T χ (τ , ξ ) = πξ (T − τ ) T 0 τ >T sin πξ (T − τ ) T − τ 2 2 χ (τ , ξ ) = πξ (T − τ ) T τ < T 0 τ >T
χ (τ , ξ ) = V (−τ , ξ )
2 ∞ −∞
2
V (τ , ξ ) = ∫ u ∗ ( f )u ( f − ξ )e j 2πfτ df
χ ∗ (τ , ξ ) = χ ∗ (τ , ξ ) • [ χ ∗ (τ , ξ )]∗ = χ (τ , ξ ) χ (τ , ξ ) =
2、模糊函数(平均模糊函数)的概念
在感兴趣的时间间隔和多普勒频移上的固有“模糊性”的 度量,对随机信号采用平均模糊函数。
3、研究模糊函数的条件
窄带信号 点目标 无加速度 fd<<f0
一、从二维分辨力导出
1、条件
距离速度不同(二维) 目标2大于1 距离速度取正 不考虑噪声(分辨) 回波强度一样
2、准则(均方差)
2 2
<< 1
组合时间-频率分辨常数:
∫ ∫ χ (τ , ξ ) ∆(τ , ξ ) =
∆(τ , ξ ) ≡ 1
2
dτdξ
2
χ (0,0)
雷达模糊原理:改变发射信号形式→ 改变模糊曲面→ 不能改变组合分辨常数→即距离速度组合分辨力受限→ 模糊图体积无论哪个轴减小另一必增大!
模糊度图:
等效模糊面 等差图:
2
τ β 0 − 2τξα + ξ δ = 1 −
2 2 2 2
χ (τ , ξ ) χ (0,0)
2 2
1 N0 2 =K =( ) 2 2E
2
∆τ =
1
β0
2E N0
∆ξ =
1
δ
2E N0
1 2E α 2 2 2δ [1 − ( ) ] β 0δ N0
1
∆τ max = ± 2β 0
1 2E α [1 − ( ) ] N0 β 0δ
4.5 模糊图的切割
ξ 一、
=0
的切割
1、切割平面过最大值 2、MF输出响应时间倒置 3、距离自相关函数
二、ξ = ξ 的切割
1
1、切割平面不过最大值 2、MF失配输出时间倒置 3、距离互相关函数
结论: 结论:
不同多普勒切割得到MF对不同多普勒 信号输出响应的时间倒置。
避免时间倒置: 避免时间倒置: 1、移动模糊图原点 2、 ξ = −ξ1 切割 三、 τ = 0 的切割
ϕ ( 0, ξ ) =
2
dτdξ
2
χ (0,0)

∫ =

−∞
C (τ ) dτ C (0)
2
2
= Aτ
2


−∞
u (t )u (t + τ ) e
2
j 2 πξ t
dt
= K (ξ )
2
∆ (0, ξ ) =
∫ ∫ χ (0, ξ )
d τd ξ
2
χ ( 0,0 )
=


−∞
K (ξ ) d τ K (0)
ε =
2

∞ −∞
s r 1 ( t ) − s r 2 ( t ) dt
∞ −∞
2
= 4 E − 2 χ (τ , ξ ) cos[2 π f 0τ + arctg χ (τ , ξ )]
χ (τ , ξ ) =
=

u ( t ) u ∗ ( t + τ ) e j 2 πξ t dt

∞ −∞
u ∗ ( f ) u ( f − ξ ) e − j 2 π f τ df
2
2 2
2
χ (τ , ξ ) ≤ χ (0,0) = (2E)2
∫∫
∞ −∞
χ (τ , ξ ) d τ d ξ = ( 2 E ) 2
2
∫∫
χ (τ , ξ ) e
2
j 2πξ Z
e
− j 2π Y τ
dτ d ξ = χ ( Z , Y )
2
模糊函数的二维付氏变换仍为模糊函数。
5、体积分布的限制
jπαf 2
χµ (τ ,ξ ) = e
jπαξ 2
⋅ χµ1 (τ + αξ , ξ )
①ξ = 0, ξ ' = bτ ' ② τ = 0, ξ = ξ '
6、相乘特性
µ(t) = µ1(t) ⋅ µ2 (t)
∞ −∞
1
µ ( f ) = µ1 ( f ) ∗ µ2 ( f )
2
χ µ (τ , ξ ) = ∫ χ µ (τ , q ) ⋅ χ µ (τ , ξ − q )d q
2
= Aξ
4.3 模糊函数与匹配滤波器输出响应的关系
研究的目的:
运算 检测、估计、分辨 物理意义 信号处理与AF关系
u A目标回波: A (t) = u(t −τ A )e j2πξ (t−τ ) hAm(t) = u∗ (t0 −t −τ A )e− j2πξ (t −t−τ ) A B目标回波: B (t ) = u (t − τ B )e j 2πξ (t −τ ) u
2 2
距离、速度均相同,ε 2 最小,即χ (0,0) 最大,无法分辨。
3、模糊图的体积 2 χ (τ , ξ ) dτdξ = (2 E ) 2 (体积不变性)∫ ∫
体积是固定的,与能量有关,与信号形式无关 不同信号形式只能改变模糊图表面形状
二、模糊函数与二维分辨力的关系
χ (τ , ξ ) χ (0,0)
∫ ∫

−∞ ∞
χ (τ , ξ ) dτ = ∫ χ (τ ,0) e − j 2πξτ dτ
2 2 −∞ ∞

−∞
χ (τ , ξ ) dξ = ∫ χ (0, ξ ) e j 2πξτ dξ
2 2 −∞
χ (τ , 0) =
2 2


−∞
µ ( t ) µ ( t + τ ) dt =
*
2

2
∗ − j 2 πfτ
dt


−∞
u ( f )u ( f + ξ ) e
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