模糊集合论基础
模糊集合
精确集合
X 6
1
X 6
A 0
A 1
X 6
模糊集合
13
A ( x) 1
A ( x) [0 1]
1
6
13
2) 连续形式: 令X = R+ 为人类年龄的集合, 模糊集合 B = “年龄在50岁左右”则表示为:
B { x, B ( x ) | x X } 1 式中： B ( x) x 50 4 1 ( ) 10
112121xfxfxxf??它的定义比模糊凸的定义严格不符合凸函数条件1x2x语言变量5元组为特征?????????规则与各值含义有关的语法值名称的句法规则产生论域术语的集合变量的名称
基于模糊推理的智能控制
1）模糊集合与模糊推理
2）模糊推理系统
3）模糊控制系统
0. 模糊概念
天气冷热
雨的大小
风的强弱
Trig(x;20,60,80)
Trap(x;10,20,60,90)
g(x;50,20)
bell(x:20,4,50)
隶属函数的参数化：
以钟形函数为例， bell ( x; a, b, c) a,b,c,的几何意义如图所示。
1
1
x c 2b a
斜率=-b/2a
c-a
c
c+a
改变a,b,c,即可改变隶属函数的形状。
R(U ,V ) {( x, y, R ( x, y)) | ( x, y) U V } U ,V 是二个论域。
同 一 空 间
R ( x, y) [0,1]
y1 y2 y3 y4
x1 0.8 1.0 0.1 0.7 0 x2 0 0.8 0 x3 0.9 1.0 0.7 0.8
模糊关系及其合成
2.2 模糊集合论基础
15
五、模糊关系及其合成 例3：假如设身高 X {140,150,160,170,180} ，体重 Y {40,50,60,70,80} ，定义体重和身高的模糊关系为 R，则R是定义在笛卡儿积上的子集。有 ：
40 50 60 70 80
140
150 160
1
0.8 0.2
2.2 模糊集合论基础
5
五、模糊关系及其合成 3、模糊矩阵的合成 0.2 例：设有模糊矩阵： Q 求其合成运算。
(0.2 0.5) (0.5 1) (1 0.9) (0.2 0.6) (0.5 0.4) (1 0.1) S Q R (0.7 0.6) (0.1 0.4) (0.8 0.1) (0.7 0.5) (0.1 1) (0.8 0.9)
2.2 模糊集合论基础 10
其中：1表示有关系R，0表示没有关系R。
五、模糊关系及其合成 定义：所谓笛卡儿积 X Y {( x, y) x X , y Y} 上的模糊 关系R，是指以 X Y 为论域的一个模糊子集。 笛卡儿积上的模糊关系，表示两个集合的元素间 所具有的某种关系的程度，是普通关系的推广。 当论域为有限集时，模糊关系可以用矩阵来表示， 称为模糊矩阵。 模糊关系的运算服从模糊子集的法则，如并、交、 补等。
1 0.7 1 0.5 0.3 0.5 R 1 0 . 9 1 0 . 2 0 . 1 0 . 8
3
2.2 模糊集合论基础
五、模糊关系及其合成 2、模糊矩阵的运算：并，交，补
注： 维数相同的矩阵才能进行并、交运算。 并交运算可以推广到多个矩阵。 模糊矩阵是向量表示法的推广。
模糊集合论及其应用
模糊集合论及其应用
模糊集合论及其应用
1. 什么是模糊集合论
模糊集合论是指将集合的概念扩展到带有模糊性质的情况下进行的一种数学理论。
在模糊集合中，元素的隶属度不是二元的0或1，而是属于[0,1]之间的实数。
模糊集合的概念最初由L.A.齐亚德(L.A. Zadeh)在1965年提出。
2. 模糊集合的运算
模糊集合的并、交、补等基本运算与普通集合相同，但存在一些特殊的运算符号，如模糊等价运算符、模糊包含运算符等。
此外，我们还可以通过模糊集合的笛卡尔积运算得到新的模糊集合，这在模糊控制中十分常见。
3. 模糊集合的应用
模糊集合论是一个广泛应用的数学分支，应用领域包括但不限于人工智能、模式识别、控制理论、决策分析、信息处理、经济学等。
下面列举几个常见的应用场景：
- 模糊控制：模糊集合论可以用于构建模糊控制器，这种控制器可以处理非线性、不确定性等难以处理的问题。
- 模糊推理：模糊推理具有很强的容错性，可以处理存在不确定性的问题，例如专家系统中的诊断、推荐等。
- 模糊聚类：模糊聚类可以将不同的数据对象分为模糊的类别，具有很强的数据挖掘功能。
- 模糊决策：模糊集合论可以用于处理决策问题中存在的不确定性，例如灾害风险评估、投资决策等。
总之，模糊集合论是一个十分重要的数学分支，其应用已经渗透到了我们生活的方方面面。
随着人工智能和大数据的发展，相信模糊集合论在未来的应用中会越来越广泛。
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
模糊集合论及其应用
模糊集合论及其应用摘要：本文将介绍模糊集合论的基本概念、运算法则以及其在实际应用中的具体应用。
模糊集合论是对传统集合论的扩展，它允许元素具有不确定性和模糊性，可以更好地描述现实世界中的一些复杂问题。
在实际应用中，模糊集合论被广泛应用于决策分析、控制系统、人工智能等领域。
一、模糊集合论的基本概念模糊集合论是对传统集合论的扩展，其基本概念是模糊集合。
模糊集合是一种描述元素不确定性的数学工具，它允许元素具有模糊性和不确定性。
模糊集合可以用一组隶属度函数来表示，隶属度函数描述了元素与模糊集合的隶属程度。
模糊集合的隶属度函数可以是任意形式的函数，但通常采用S形函数或者三角形函数。
模糊集合的运算法则与传统集合论类似，包括求交、并、补、差等运算。
模糊集合的交和并运算可以用隶属度函数的最小值和最大值来表示，而补集和差集的运算则需要用到互补函数。
二、模糊集合论的具体应用1.决策分析在决策分析中，模糊集合论可以用来描述决策问题中的不确定性和模糊性。
通过将问题中的各种因素转化为模糊集合，可以更好地评估决策方案的优劣。
例如，在投资决策中，可以用模糊集合来描述不同投资方案的风险和收益，从而更好地进行决策分析。
2.控制系统在控制系统中，模糊集合论可以用来描述系统输入和输出之间的关系。
通过建立模糊控制规则，可以更好地控制系统的运行。
例如，在汽车自动驾驶系统中，可以用模糊集合来描述车辆与障碍物之间的距离和速度关系，从而更好地控制车辆的行驶。
3.人工智能在人工智能领域中，模糊集合论可以用来描述人类思维中的不确定性和模糊性。
通过建立模糊推理系统，可以更好地模拟人类的思维过程。
例如，在智能机器人中，可以用模糊集合来描述机器人对环境的感知和理解，从而更好地完成任务。
三、总结模糊集合论是一种描述元素不确定性和模糊性的数学工具，它允许元素具有模糊性和不确定性。
在实际应用中，模糊集合论被广泛应用于决策分析、控制系统、人工智能等领域。
通过建立模糊集合的数学模型，可以更好地描述现实世界中的一些复杂问题，从而更好地解决这些问题。
第2章 数学基础-模糊集合与模糊关系
2 模糊集合与模糊关系2.1 经典集合的特征函数定义：经典集合的特征函数记为f A （x ），定义为1()0()A x A f x x A x A ∈⎧⎨∉∉⎩当当或 2.2模糊集合与隶属函数定义：论域U 上的模糊集合A 是用一个从U 到实区间[0，1]上的函数Αμ 来刻画的，Αμ 叫做模糊集合A 的隶属函数，函数值Αμ （x ）代表元素x 对集合A 的隶属度。
定义（严格的）：论域U 到实区间[0，1]的任一映射 Αμ：U →[0，1] ∀x ∈U ，x →Αμ （x ） 都确定U 上的一个模糊集合A ，Αμ 叫做A 的隶属函数，Αμ （x ）叫做x 对A 的隶属度。
2.3模糊关系：普通关系讨论的是每对元素是否存在关系R ，模糊关系讨论的是每对元素具有关系R 的程度。
定义：所谓从集合U 到集合V 的模糊关系R ，系指直积U*V 上的一个模糊集合R ，由隶属函数R μ 来刻画，函数值R μ （x ，y ）代表有序偶（x ，y ）具有关系R 的程度。
例 设V={v 1，v 2，v 3，v 4 } U={u 1，u 2，u 3 }Vμ v 1 v 2 v 3 v 4Uu 1 0.86 0.84 0 0u 20 0 0.95 0u 3 0.78 0 0 0.66则可用模糊矩阵表示如下：0.860.8400000.9500.78000.66R ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦2.4 模糊矩阵与布尔矩阵一般关系的关系矩阵是布尔矩阵只取1，0两个值，例如110000111001R ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦定义：一个矩阵是模糊矩阵，当且仅当矩阵的所有元素r ij 都满足条件：0 ≤ r ij ≤ 1，i=1，2，……n ；j= 1，2，……m 。
特别的，当r ij 只取0和1两种数值时称为布尔矩阵。
2.5 模糊矩阵的运算2.5.1 相等：当且仅当两个模糊矩阵的一切元素两两相等时称两个模糊矩阵相等。
A =B 〈=〉 a ij =b ij i=1，2，……n ；j= 1，2，……m 。
第四章 扩展原理
~~
[0,1]
f (H A( ), HB ( ))
f (H A( ) HB ( ))
[0,1]
第四章
扩展原理
二元扩展原理
设 A F( X ), B F(Y ), A B F( X Y ).
~
~
~~
映射f : X Y Z,( x, y) z.
f (A, B)
~~
[0,1]
f ( A , B )
•
•
[0,1]
f ( A B )
•
•
第四章
扩展原理
二元扩展原理III
设 A F( X ), B F(Y ), A B F( X Y ).
~
~
~~
映射f : X Y Z,( x, y) z.
若对 [0，1]，A H A( ) A ,
•
B HB ( ) B ,则
•
f ( A, B)
y
f
f ( A)
O
A
x
f 1( f ( A))
第四章
扩展原理
经典扩展原理性质 设映射f : X Y .
(2)若B P(Y ),则 f ( f 1(B)) B （f为满射时，等号成立）.
y
B
f ( f 1(B))
f
O
x
f 1(B)
第四章
扩展原理
模糊集合论中扩展原理的性质
设映射f : X Y .
设 A F( X ), B F(Y ), A B F( X Y ).
~
~
~~
映射f : X Y Z,( x, y) z.
f (A, B)
~~
[0,1]
f ( A , B )
模糊集合在社会科学研究中的应用分析
模糊集合在社会科学研究中的应用分析随着信息化领域的不断发展，社会科学研究对数据的量化和分析需求不断增大。
而模糊集合作为一种理论与方法，具有自身的优势，能够对处理模糊、不确定性、复杂性问题有更好的效果，并在社会科学领域得到广泛应用。
本文将从模糊集合的基础概念、模糊集合在社会科学领域的应用实例以及面临的挑战和发展方向三个方面进行全面阐述。
一、模糊集合的基础概念模糊集合是Zadeh于1965年提出来的，是集合论的一种扩展，是指由对象元素组成的集合，这些对象并没有在严格的意义下与集合的特征完全匹配。
因此，当元素存在模糊性时，将它们分类为集合中的成员或者非成员就存在难题。
正是根据这种情况，对集合的概念进行推广，得出了模糊集合的概念。
模糊集合可以用函数的形式来定义，例如：μA(x) = {0.8, x∈A; 0.2, x∉A}表示A集合中的元素归属于A的程度为0.8，而不归属于A的程度为0.2。
二、模糊集合在社会科学领域的应用实例1.市场调查在市场调查领域，通过对顾客的反应和直觉，形成模糊集合对商品的满意度、需求程度、市场反应等进行分析。
例如，通过模糊聚类方法，对不同顾客的购买行为进行分组，从而确定各组顾客的特征和需求。
2.风险评估风险评估是对某个事件发生后的可能损失的分析评估。
样本信息往往难以囊括全部的情况，因此模糊集合可以用来描述这种不确定性，通过对不同因素的评估，形成模糊概率分布函数，从而更准确地对风险进行评估。
3.社会稳定性评估作为基础的模糊数学方法，模糊集合可以应用于社会稳定性评估中，对社会稳定性进行量化分析。
通过分析社会混乱、游行示威、公共安全等因素，对社会稳定性进行预测和分析。
三、面临的挑战和发展方向尽管模糊集合具有广泛的应用前景，在理论和应用上都存在着难题和挑战。
面临的挑战主要包括：1.数据质量不高，模糊集合理论在实践应用中的准确度和稳定性有待提升。
2.未能充分发挥模糊集合在推理和决策分析上的优势。
模糊集合论及其应用
模糊集合论及其应用模糊集合论是一种重要的数学工具，它能够处理现实世界中的模糊、不确定和不精确的信息，具有广泛的应用前景。
本文首先介绍模糊集合论的基本概念和运算，然后探讨其在决策分析、控制理论、人工智能等领域的应用，并最后展望其未来发展方向。
一、模糊集合论的基本概念和运算1.1 模糊集合的定义在传统的集合论中，一个元素只能属于集合或不属于集合，不存在中间状态。
而在模糊集合论中，一个元素可以同时属于多个集合，并且对于不同的元素，其属于集合的程度也不同。
因此，模糊集合论将集合的概念进行了扩展，使其能够更好地描述现实世界中的不确定性和模糊性。
设X为一个非空的集合，称为全集，一个模糊集A是一个从X到[0,1]的函数，即：$$A(x):Xrightarrow[0,1]$$其中，A(x)表示元素x属于模糊集A的隶属度，取值范围为[0,1]。
当A(x)=1时，表示x完全属于A；当A(x)=0时，表示x完全不属于A；当0<A(x)<1时，表示x部分属于A。
1.2 模糊集合的运算模糊集合的运算包括模糊集合的交、并、补和乘积等。
模糊集合的交：对于两个模糊集合A和B，其交集为：$$(Acap B)(x)=min{A(x),B(x)}$$模糊集合的并：对于两个模糊集合A和B，其并集为：$$(Acup B)(x)=max{A(x),B(x)}$$模糊集合的补：对于一个模糊集合A，其补集为：$$(eg A)(x)=1-A(x)$$模糊集合的乘积：对于两个模糊集合A和B，其乘积为：$$(Atimes B)(x,y)=min{A(x),B(y)}$$其中，(A×B)(x,y)表示元素(x,y)属于模糊集合A×B的隶属度。
1.3 模糊关系和模糊逻辑在模糊集合论中，还有两个重要的概念，即模糊关系和模糊逻辑。
模糊关系是指一个元素对另一个元素的隶属度，可以用矩阵表示。
例如，设A和B是两个模糊集合，它们之间的模糊关系R可以表示为： $$R=begin{bmatrix} R_{11} & R_{12} R_{21} & R_{22}end{bmatrix}$$其中，Rij表示元素i与元素j之间的隶属度。
第一章模糊集的基本概念
6.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； 分配律：( A∪B )∩C = ( A∩C )∪( B∩C )； ( A∩B )∪C = ( A∪C )∩( B∪C )； 0-1律：A∪U = U ， A∩U = A ； A∪ = A ， A∩ = ； 还原律： (Ac)c = A ； 对偶律： (A∪B)c = Ac∩Bc，(A∩B)c = Ac∪Bc； 排中律： A∪Ac = U， A∩Ac = .
§1.2 模糊理论的数学基础
一 经典集合
1.经典集合具有两条基本属性：
元素彼此相异，即无重复性；范围边界分明, 即一个元素x要么属于集合A(记作xA),要么不属 于集合(记作xA)，二者必居其一. 2.集合的表示法 (1)枚举法，A={x1 , x2 ,…, xn}； (2)描述法，A={x | P(x)}.
记R=(rij)n×n, R2 =(rij(2))n×n.
先设R具有传递性.
若rij(2) =0，则有rij(2) ≤ rij .
若rij(2) =1，则由于
rij(2) = ∨{(rik∧rkj) | 1≤k≤n} = 1，
故存在1≤s≤n，使得
(ris∧rsj) = 1，
即ris= 1, rsj= 1.
由于R具有传递性，ris= 1, rsj= 1， 则rij =1. 综上所述 R2≤R. 再设R2≤R，则对任意的 i , j , k，若有 rij =1， rjk = 1，
2.关系的三大特性 定义9 设R为 X 上的关系 (1) 自反性：若 X 上的任何元素都与自己有关 系R，即R (x , x) =1，则称关系 R 具有自反性； (2) 对称性：对于X 上的任意两个元素 x , y， 若 x 与y 有关系R 时，则 y 与 x 也有关系R，即 若R (x , y ) =1，则R ( y , x ) = 1，那么称关系R具 有对称性； (3) 传递性：对于X上的任意三个元素x, y, z， 若x 与y 有关系R，y 与z 也有关系R 时，则x与z 也 有关系R，即若R (x , y ) = 1，R ( y , z ) =1，则R ( x , z ) = 1，那么称关系R具有传递性.
模糊集的基本概念
x1 x2 f ( x1 ) f ( x2 ) 或f ( x1 ) f ( x2 ) x1 x2
也称f为一一的。 满射(surjection)： f : X Y, 且对任意 y Y, 都有 x X , 使得 y f (x), 则称f为满射。
也称f 映X到Y上（映上）。
用数学的眼光看世界，可把我们身边的现象划分为：
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
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 关系的概念 关系的运算 特征关系 等价关系与划分 偏序集 格
Ai {x | i I , x Ai }
分配律、对偶律等可推广
4. 集合中元素的计数
• 集合A＝{1，2，„，n}，它含有n个元素,可以说这 个集合的基数是n，记作 card A＝n
也可以记为｜A｜＝n，
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
x X, 设 X, Y 都是集合，若存在对应关系 f, 使
都有唯一的 y Y 与之相对应，则称f 映X入Y的映射。 记号： f : X Y x a y f (x)
A ( B C ) ( A B) ( A C ) A ( B C ) ( A B) ( A C )
模糊规划的理论方法及应用
模糊规划的理论方法及应用模糊规划是一种将模糊数学方法应用于决策问题的数学工具。
相比于传统的决策方法，模糊规划考虑到了决策者在面对不确定性和模糊性时的主观认知和感知能力，并利用模糊集合理论来解决这些问题。
本文将介绍模糊规划的理论方法及其在实际应用中的例子。
一、模糊规划的基本概念与原理1. 模糊集合理论模糊集合理论是模糊规划的理论基础，它是Lotfi Zadeh于1965年提出的。
在传统的集合论中，一个元素只能属于集合A或者不属于集合A，而在模糊集合论中，每个元素都有属于集合A的程度或者隶属度。
通过定义隶属函数来刻画元素对一个集合的隶属程度，该函数的取值范围通常是[0,1]。
2. 模糊规划的基本步骤模糊规划的基本步骤包括问题定义、模糊关系构建、决策矩阵建立、权重确定、模糊规则制定、规则评价、推理运算及解的评价等。
其中，模糊关系的建立和模糊规则的制定是模糊规划的核心。
通过对问题的抽象和建模，将模糊的问题转化为可计算和可处理的数学模型，从而能够得出合理的决策结果。
二、模糊规划的实际应用1. 市场营销决策在市场营销中，决策者往往需要面对很多模糊的信息，例如消费者的购买意愿、市场竞争环境等。
模糊规划可以帮助决策者进行市场细分、产品定价、促销策略等决策，从而提高市场的竞争力。
比如，通过模糊规划的方法，可以根据消费者的购买意愿和价格敏感度，确定合适的产品定价，并通过促销策略来满足不同消费者群体的需求。
2. 资源调度问题在资源调度问题中，决策者需要考虑多个因素，例如人力资源、物资配送等。
这些因素往往存在模糊性和随机性，传统的数学模型很难对其进行准确建模和求解。
而模糊规划可以通过考虑不确定性因素，使决策结果更加稳健和鲁棒。
比如，在人力资源调度中，通过模糊规划可以考虑员工的技能水平、工作经验等因素，使得调度结果更加符合实际情况。
3. 供应链管理问题供应链管理中涉及到多个环节和参与方，存在着各种不确定性和模糊性。
模糊规划可以帮助决策者在不确定的环境下进行供应链规划、库存管理、物流优化等决策，从而提高供应链的运作效率和灵活性。
模糊集合基础知识您需要知道的五个概念
模糊集合基础知识您需要知道的五个概念模糊集合是模糊数学的一个重要分支，广泛应用于信息处理、人工智能、控制科学等领域。
本文将介绍五个重要的概念，帮助读者更好地理解模糊集合。
概念一：模糊集合模糊集合是指具有模糊性质的集合，即其中的元素不是非黑即白，而是具有一定的灰色程度。
模糊集合用μ(x)表示，表示元素x属于该集合的程度，取值范围在[0,1]之间。
如果μ(x)等于0，表示元素x不属于该集合；如果μ(x)等于1，表示元素x完全属于该集合。
概念二：隶属函数隶属函数是指用来描述元素x隶属于模糊集合的程度的函数，也称为隶属度函数或者隶属度值函数。
通常用符号μ(x)表示，μ(x)的大小反映了元素x在模糊集合中的隶属程度。
概念三：模糊关系模糊关系是指一个元素与另一个元素之间存在的模糊连接，其定义可以用一个矩阵来表示。
该矩阵的每个元素都是一个隶属于[0,1]之间的值，描述了两个元素之间的某种程度上的相互作用关系。
概念四：模糊逻辑运算模糊逻辑运算是指在模糊集合上进行的逻辑运算。
常用的模糊逻辑运算包括取反、交集和并集等。
在模糊集合上进行逻辑运算时，需要对隶属度函数进行计算。
概念五：模糊系统模糊系统是指以模糊逻辑为基础的控制系统，其输入和输出可以是模糊集合，通过模糊逻辑的运算和推理，实现对过程的模糊控制。
模糊系统广泛应用于自动控制、模式识别等领域。
结语了解模糊集合的基本概念对于理解和研究模糊数学具有重要的意义。
在实际应用中，模糊集合可以用于处理具有模糊性质的信息，提高信息处理的精度和效率。
在模糊集合的基础上，人们还可以进一步研究模糊度量、模糊拓扑、模糊代数等方面的内容，从而推进模糊数学的不断发展和应用。
模糊集合论及其应用
模糊集合论及其应用随着计算机科学和人工智能的发展，模糊集合论逐渐成为了一个重要的研究领域。
模糊集合论是一种比传统集合论更加灵活的数学工具，它可以用来描述那些不确定或不精确的概念，例如“高温”、“大雨”等。
在实际应用中，模糊集合论被广泛地应用于控制系统、决策分析、模式识别、信息检索等领域。
一、模糊集合论的基本概念模糊集合论是在传统集合论的基础上发展起来的一种数学理论。
在传统集合论中，一个元素要么属于一个集合，要么不属于该集合。
而在模糊集合论中，一个元素可以以不同的程度属于一个集合，这种程度可以用一个0到1之间的数值来表示，这个数值被称为隶属度。
例如，一个人的身高可以被描述为“高”这个概念的隶属度，如果一个人的身高为180cm，则他的“高”这个概念的隶属度可能为0.8，而如果一个人的身高为150cm，则他的“高”这个概念的隶属度可能为0.2。
模糊集合的定义：设X是一个非空的集合，称集合X的模糊集合为F，如果对于任意的x∈X，都可以给出一个0到1之间的实数μ(x)，表示元素x属于F的隶属度。
模糊集合的表示方法：通常用{（x，μ(x)）| x∈X}来表示一个模糊集合F，其中x是元素，μ(x)是元素x的隶属度。
模糊集合的运算：与传统集合论一样，模糊集合也有并、交、补等运算。
设A和B是X上的两个模糊集合，则它们的并、交、补分别定义为：A∪B={(x,max(μA(x),μB(x)))|x∈X}A∩B={(x,min(μA(x),μB(x)))|x∈X}A’={（x,1-μA(x))|x∈X}其中，max和min分别表示取最大值和最小值的运算。
二、模糊控制系统模糊控制系统是一种基于模糊集合论的控制系统，它可以用来处理那些难以精确建模的系统，例如温度控制、汽车控制等。
模糊控制系统的主要组成部分包括模糊化、规则库、推理机和解模糊化等。
模糊化：模糊化是将输入量转化为模糊集合的过程。
例如，将温度转化为“冷”、“温”、“热”等模糊概念的隶属度。
模糊集
.
第29页
注意 不再成立. 例 设U 从而
对于模糊集合，互补律
3. 向量表示法：
U
A ( A ( u 1 ), A ( u 2 ), , A ( u n )).
若论域为可列集则上的模糊子集
U {u 1 , u 2 , , u n , , },
A
A (u i )
ui
第13页
i 1
例3 某车间由五个工人组成一个工作小组作为 论域 U {u 1,u 2,u 3,u 4,u 5}, “技术优良”为一模 糊概念，每个工人附以该工人属于“技术优良” 的等级顺次为0.75，0.50，0.98，0.66，0.84，则 模糊子集 A 为
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例 1 U x1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 商 品 集 ） （ , A＝ “ 商 品 好 ” , A B 即 xi , 0 .1 x1 0 .6 x1 0 .3 x2 0 .5 x2 0 .6 x3 0 .7 x3 A B
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A A A, A A A; A B B A, A B B A; ( A B ) C A ( B C ), ( A B ) C A ( B C ); A ( A B ) A , A ( A B ) A; ( A B ) C ( A C ) ( B C ), ( A B ) C ( A C ) ( B C );
,
xA c源自U1 A (x)
.
模糊集合论
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；
c
扩张：点集映射 集合变换
如2∧3 = 2
二元关系
X Y 的子集 R 称为从 X 到 Y 的二元关系， 特别地，当 X = Y 时，称之为 X 上的二元关系.二 元关系简称为关系. 若(x , y )R，则称 x 与 y 有关系，记为 R (x , y ) = 1； 若(x , y )R，则称 x 与 y 没有关系，记为 R (x , y ) = 0. 映射 R : X Y {0,1} 实际上是 X Y 的子集R上的特征函数.
若在具有最小元0与最大元1的分配格 (L,∨,∧)中规定一种余运算c，满足： 还原律：(ac)c=a； 互余律：a∨ac=1， a∧ac=0， 则称(L,∨,∧,c )为一个Boole代数.
若在具有最小元0与最大元1的分配格 (L,∨,∧)中规定一种余运算c，满足： 还原律：(ac)c = a ； 对偶律：(a∨b)c = ac∧bc， (a∧b)c = ac∨bc， 则称(L,∨,∧,c ) 为一个软代数.
设(L,∨,∧)是一个格，如果它还满足下 列运算性质：
分配律：( a∨b )∧c = ( a∧c )∨( b∧c ) , ( a∧b )∨c = ( a∨c )∧( b∨c ) .
模糊数学基本知识
一．模糊数学的基础知识1．模糊集、隶属函数及模糊集的运算。
普通集合A ，对x ∀，有A x ∈或A x ∉。
如果要进一步描述一个人属于年轻人的程度大小时，仅用特征函数就不够了。
模糊集理论将普通集合的特征函数的值域推广到[0，1]闭区间内，取值的函数以度量这种程度的大小，这个函数（记为)(x E ）称为集合E 的隶属函数。
即对于每一个元素x ，有[0,1]内的一个数)(x E 与之对应。
（1）模糊子集的定义：射给定论域U ，U 到[0，1]上的任一映射： ))((],1,0[:U u u A u U A ∈∀→→都确定了U 上的一个模糊集合，简称为模糊子集。
)(u A 称为元素u 属于模糊集A 的隶属度。
映射所表示的函数称为隶属函数。
例如：设论域U=[0，100]，U 上的老年人这个集合就是模糊集合：⎪⎩⎪⎨⎧≤<-+≤=--10050,))550(1(50,0)(12u u u u A 若在集合U 上定义了一个隶属函数，则称E 为模糊集。
（2）模糊集合的表示：},.....,,{21n u u u U =，)(u A 称为元素u 属于模糊集A 的隶属度；则模糊集可以表示为：nn u u A u u A u u A A )(....)()(2211+++=。
或 )}(),.....,(),({21n u A u A u A A =，))}(,()),.....,(,()),(,{(2211n n u A u u A u u A u A =，（3）模糊集合的运算：)}(),.....,(),({21n u A u A u A A =，)}(),.....,(),({21n u B u B u B B =，并集：)}()(),.....,()(),()({2211n n u B u A u B u A u B u A B A ∨∨∨=⋃，交集：)}()(),.....,()(),()({2211n n u B u A u B u A u B u A B A ∧∧∧=⋂，补集：)}(1),.....,(1),(1{21n c u A u A u A A ---=，包含：B A u B u A U u ⊂≤∈∀，则有有若)()(,，2．模糊集的截集已知U 上模糊子集))((],1,0[:U u u A u U A ∈∀→→对]1,0[∈λ，则称})(,{λλ≥∈=u A U u u A 为模糊集A 的λ-截集； 称})(,{λλ>∈=u A U u u A s 为模糊集A 的λ-强截集；λ称为λA 、sA λ的置信水平或阀值。
模糊集的基本运算
A ={(x1, 0.4), (x2, 0.5), (x3, 0), (x4, 0.6)}.
四.模糊集的运算性质
1. 经典集合的运算性质 经典集合关于并、交、补运算具有以下性质: 设X为论域, A, B, C为X上的经典集合, 则
A=(0.55, 0.78, 0.91, 0.56). X上的模糊集B为:
帅哥
B=(0.35, 0.52, 0.65, 0.37). 则根据定义有BA.
超男
定义 论域X上的模糊集A与B称为是相等的, 如果AB 且BA, 即对任意xX有A(x)= B(x).
3. 模糊集的并 设X为非空论域, A, B为X上的两个经典集合。 A∪B={xX| xA或xB}.
第二章 模糊集的基本运算
一. 模糊集的表示方法
模糊集合是论域X 到[0,1]的映射, 因此用隶属函 数来表示模糊集合是最基本的方法。除此以外, 还有 以下的表示方法： 1)序偶表示法
A={(x, A(x)|xX}. 例如: 用集合X={x1, x2, x3, x4}表示某学生宿舍中的四 位男同学, “帅哥”是一个模糊的概念。经某种方法 对这四位学生属于帅哥的程度(“帅度”)做的评价依 次为: 0.55, 0.78, 0.91, 0.56, 则以此评价构成的模糊集 合A记为:
A(x)
1 0
xa xa
1
xa
A(x) ek(xa) x a, k 0
A(x)
1 ek
( xa )2
xa x a, k 01A( x)源自11 b(x a)c
xa x a (b, c 0)
第二章模糊集合(1)
3）向量表示法
F { (u1 ), (u2 ),..., (un )}
此时，元素u应该按次序排列，隶属度值为零的项不能省略。 上例可写为 F={1，0.9，0.75，0.5，0.2，0.1} 上页
具有数学运算、符号运算的逻辑推理 边缘交叉学科 上页
小结
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—智能控制技术—
第二章 模糊控制的理论基础
第一节 引言
第二节 模糊集合论基础
一、普通集合 二、模糊集合的概念 三、模糊集合的运算 四、隶属函数（MF）的确定 五、模糊关系 上页
小结
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1 A 0
如果 X A 如果 X A
模糊集合：论域U中的模糊集F用一个在区间[0，1]上
取值的隶属函数
F (u) 来表示，即
F {(u, F (u)) | u U}
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小结
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普通集合
X 6
1
X 6ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
A 0
3）交换律 A∩B=B∩A， A∪B= B∪A
上页
小结
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4）分配律 5）同一律 6）零一律 7）吸收律 8）德.摩根律
A∩（B∪C） =（A ∩ B）∪（A ∩ C） ； A∪（B∩C）=（A∪B）∩ （A∪C）； A∩U=A， A∪Φ=A； A∩Φ=Φ， A∪U=U； A∩（A∪B）=A， A∪（A ∩ B）=A；
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若μA =1,则A=U称为全集
模糊集合运算 定义2-3 模糊子集
设A, B∈F(U),即它们是U的模糊集.对任一 的u∈U都有μB(u)≤μA(u),则称B包含于A.
或者说B是A的一个子集,记为B A.
如果μB (u)=μA (u),则称B=A.
模糊集合运算
A∩U=A, A∪ =A
6) 零一律 A∩= , A∪U=U
7) 吸收律 A∪(A∩B)=A, A∩(A∪B)=A 8) 摩根定律 (A B)=A B (A B)=A B
9) 双重否定律 A A
10) 互补律不成立 A A A A U
等等。而且操作者在观察温度的偏差时，偏差越 大，给定的变化也越大,设法使之变温越快。这里的 “越高”、“越快”也是模糊概念。因此，操作者
的观察 与思维判断过程，实际上是一个模糊化及模糊计算 的过程。我们把人的操作经验归纳成一系列的规 则，存放在计算机中，利用模糊集理论将它定量 化，使控制器模仿人的操作策略，这就是模糊控制 器，用模糊控制器组成的系统就是模糊控制系统。
= 1 0.8 0.4 0.7
x1 x2 x3 x4
A B = 1 0.9 0.8 0.4 0.4 0 0.5 0.7
x1
x2
x3
x4
=
0.9 0.4 0.5 x1 x2 x4
A = 11 1 0.8 1 0.4 1 0.5 x1 x2 x3 x4 = 0.2 0.6 0.5 x1 x2 x4
例 模糊集F的表示方式
设论域U={0,1,2, ….., 10}, 模糊集F接近于0的整数”..
1)隶属度函数表示法
F= 1.0 0.9 0.75 0.5 0.2 0.1( 0 .... 0 )
0 1 2 3 4 56
10
2)序偶表示法 F={ (0,1), (1,0.9), (2,0.75), (3,0.5),
定义2-4 模糊并集 若有三个模糊集合A、B和C，对于所有的 u∈U，均有
C(u)＝A(u)∨B(u)＝max( A(u) ,B(u) )
则称C为A与B的并集. 记为C＝A B。
C(u) 也可记为 A(u) B(u)
模糊集合运算
定义2-5 模糊交集
若有三个模糊集合A、B和C，对于所有的u∈U， 均有
定理2-1 设U为论域，A, B, C为U中的任意模糊子集， 则有下式成立：
1）幂等律 A∪A=A A∩A=A
2）结合律
A∪(B∪C)=(A∪B)∪C A∩(B∩C)=(A∩B)∩C
3）交换律 4）分配律 5) 同一律
A∪B= B∪A A∩B= B∩A
A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C) A∩(B∪x3,x4}及模糊集合
A { 1 0.8 0.4 0.5} B {0.9 0.4 0.7}
x1 x2 x3 x4
x1 x2 x4
求A B A B A
模糊集合运算
解
A B = 1 0.9 0.8 0.4 0.4 0 0.5 0.7
x1
x2
x3
x4
隶属度函数
这里的温度比设定值高多少,低多少,降温或升温 速度的快慢等都是模糊的,没有一个明确的分界线.比 如我们设定温度为20度,那么,我们可能认为当炉温 是21度时,认为它属于温度高的程度为0.2, 而当炉温 为23度时,它属于温度高的程度为0,7.而当炉温为30 度时,它属于温度高的程度为1.
因此,我们可以用一个在0-1之间取值的函数来表 示一件事属于我们所考虑的事件的程度,这个函数就 叫隶属度函数.
模糊集合的定义及表示方法
论域：所讨论的对象的全体所构成的一个集合，又 称为全集。用U表示，其中的元素用u表示。
定义2－1 模糊集合： 论域U中的模糊集F用一个在区间[0,1]上取值的隶属 函数μF来表示, μF: U→[0,1] μF(u)=1, 表示u完全属于F μF(u)=0, 表示u完全不属于F 0<μF(u)<1, 表示u部分属于F
例如，对于一个炉温控制系统，人的控制规则是， 若温度高于某一设定值，操作者就减小给定量，使 之降温。反之，若温度低于设定值，则加大给量， 使之升温。一个熟练的操作人员,凭借自己的经验和 观察，经过大脑的思维判断．给出控制量，可以手 动操作达到较好的控制效果。
以上过程包含了大量的模糊概念．如“高于”、 “低于”
C(u)＝A(u) ∧ B(u)
＝ min( A(u), B(u) )
则称C为A与B的交集. 记为C＝A B。
C(u) 也可记为 A(u) B(u)
模糊集合运算 定义2-6 模糊补集 若有两个模糊集合A与B，对于所有的u∈U，均有
B(u) = 1 - A(u)
则称B为A的补集，记为B＝ A 。
模糊集合运算
模糊集合论基础
本次课程主要讲一下几部分内容 1）模糊集的概念 2）模糊集合的运算 3）隶属度函数的建立 4）模糊关系与合成运算
模糊集的概念及定义
所谓“模糊”，其意思是指客观事物彼此间的差 异 在中间过渡时，界限不分明。比如．我们说“天气 热”．但气温到底多少度才算“热”，显然没有明 确的 界限。这种概念称之为模糊概念。 在生产实验中，存在着大量的模糊现象，对于那 些无法获得数学模型或模型粗糙复杂的、非线性的、 时变的或是偶合十分严重的系统，无论用经 典控制，还是现代控制理论的各种算法、都很难实 现控制。
模糊集F就可以用元素和它的隶属函数来表 示
1）查德表示法
F F (u) Uu
或
F n F (ui)
u i1
i
2）序偶表示法
F {(u1, F(u1)), (u2, F(u2)),....(un, F(un))}
3)向量表示法
F {F(u1), F(u2), F(u3),..........F(un)}
(4,0.2), (5,0.1) }
3)向量表示法 F={ 1, 0.9, 0.75, 0.5, 0.2, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0 }
模糊集合运算
定义2-2 模糊幂集, 空集, 全集 论域U中模糊子集的全体,称为U中的模糊幂 集,记为 F(U),即
F(U)={A|μA: U→[0,1]}