《模糊数学教案》PPT课件
模糊数学pptCh1_Sec3-4-5

NL (A, B) = (Ao B) ∧(AoB) ˆ
c
格贴近度
is said a lattice measure of similarity of A and B on F (X), NL(A,B) is called a lattice measure function of similarity of A and B on F (X).
1.4.3 Crisp domain of fuzzy operator (p.33)
清晰点 A(x)=0 or A(x)=1—— x is a crisp point. A(x)∈(0,1) —— x is a fuzzy point. Definition 1.4.3 Let * be a fuzzy operator on [0,1] and
1 NH (A B) =1− (0.2+0.1+0.1+0.1+0.1+0.2) ≈ 0.867 , 6 1 2 2 2 2 2 2 1 NE (A B) =1− , (0.2 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.2 )2 ≈ 0.859 6
0.5+0.7 +0.9+0.9+0.6+0.3 NM (A B) = , ≈ 0.830 0.7 +0.8+1.0+1.0+0.7 +0.5
2 n d1(A) = ⋅ ∑ A(xi ) − A (xi )| | 0.5 n i=1
d2 (A) =
2 n
1 2
⋅ (∑ A xi ) − A (xi )| ) | ( 0.5
i=1
n
模糊数学第四章PPT学习教案

1 1 1 1
1
1
1
1
1 1 1 1
1 1
1 1
1 1
11
{x1, x2 , x3, x4 , x5}
第8页/共138页
模 糊 聚 类 的 基本思 想
定理1说明,λ越大,分类越细。λ由1变到0的
过程,是Rλ的分类由细到粗的过程,从而形成了 一个动态的聚类图。
λ =1
λ =0.8 λ =0.6 λ =0.5 λ =0.4
第28页/共138页
模 糊 传 递 闭 包法举 例
将 t ( R )中的元素从大到小编排如下:
1>0.70>0.63>0.62>0.53
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
取 1 ,得
t ( R)1
0
0
1
0
0
0 0 0 1 0
0 0 0 0 1
X 被分成 5 类:{x1},{x2},{x3},{x4},{x5}.
第29页/共138页
模 糊 传 递 闭 包法举 例
取 0.7 ,得
取 0.63 ,得
1 0 0 0 0 0 1 0 1 0
t( R)0.7
0
0
1
0
0
0 1 0 1 0
0 0 0 0 1
1 1 0 1 0 1 1 0 1 0
t( R)0.63
0
0
1
0
0
1 1 0 1 0
0 0 0 0 1
第26页/共138页
模 糊 传 递 闭 包法举 例
解: 由题设知特性指标矩阵为
将数据标准化化为
80 10 6 2
50
1
模糊数学 ppt课件

而
Ac Bc ((1 A(x)) (1 B(x))) 1
xR
由格贴近度公式,得
(2 1 )2
N( A, B) e 12
模糊数学
xR
xR
可见,内积 A B 是 A(x)与 B(x)相等时的值,这时,x=x*.故令
A(x)=B(x),求 x*,
即从
( xa1 )2
( xa2 )2
e 1 e 2
求得
x1
1 2 1
21 2
,
x2
பைடு நூலகம்
21 2
1 2 1
其中 x2 不是其最大值点,故选 x*=x1.于是
(
2
1
)2
A B A(x1) e 21
当 U 为无限论域时, A B (A(u) B(u)) uU
这里“V”表示取上确界。 注,2.1 节中的海明贴近度、欧几里得贴近度、黎曼贴近度 和本节的格贴近度这些贴近度很难比较,只有在应用时加以 选择。
模糊数学
例 1 设论域 R 为实数域,F 集的隶属函数为
( xa1 )2
A(x) e 1 ,
模糊数学
根据引理 1 和格贴近度的定义,立即得到:
定理 1 设 A, B F(U ) ,则 (A, B) (A B) (A B)c, 是 F 集 A,B 的贴近度,叫做 A、B 的格贴近度。记为
N1(A, B) (A B) (A B)c
n
式中,当 U 为有限论域时, A B (A(ui ) B(ui )) i 1
模糊数学
由性质发现,给定F集A,让F集B靠近A, 会使内积增大而外积减少。即,当内积较 大且外积较小时,A与B比较贴近。
所以,以内外积相结合的“格贴近度” 来刻划两个F集的贴近程度。
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
《模糊数学教案》课件

2 模糊决策方法及其应用领域
介绍常用的模糊决策方法,并举例说明在实际应用中的案例。
3 模糊决策系统的设计
指导学生如何设计和构建模糊决策系统,考虑到不确定性因素。
模糊数学的应用
工业控制
展示模糊数学在工业控制中的应 用,如自动化生产线的控制和优 化。
3 鼓励学生继续深入学习模糊数学的相关领域
鼓励学生进一步研究和探索模糊数学的相关领域,如模糊图像处理和模糊优化。
金融评估
说明能
介绍模糊数学在人工智能和机器 学习中的应用,如模糊神经网络 和模糊分类。
总结
1 本课程的重点内容回顾
概述本课程中涵盖的关键概念和方法,并强调学生需要掌握的重要知识点。
2 模糊数学的未来发展趋势
展望模糊数学在未来的应用前景,探讨可能的发展方向和创新领域。
介绍模糊关系的定义和表示 方法,如矩阵、图形等。
模糊逻辑
1
模糊命题及其逻辑运算符
讲解模糊命题的定义和逻辑运算符,如模糊与、模糊或、模糊非等。
2
模糊推理过程及其基本方法
介绍模糊推理的基本过程,包括模糊推理的模型和方法。
3
模糊控制
阐述模糊控制的概念和原理,说明在不确定性环境下的应用。
模糊决策
1 模糊决策模型
《模糊数学教案》PPT课件
简介
介绍模糊数学的概念和应用领域,引入模糊数学的必要性。通过本课件,帮助学生理解和掌握模糊数学的基本 理论和实际应用。
模糊集合
定义模糊集合及其特点
解释什么是模糊集合,介绍 模糊集合的模糊度和隶属度 的概念。
模糊集合的运算法则
探讨模糊集合的交、并、补 等操作及运算规则。
模糊关系及其表示方法
《模糊数学教案》课件2

《模糊数学教案》PPT课件一、教学目标1. 让学生了解模糊数学的基本概念和原理。
2. 培养学生运用模糊数学解决实际问题的能力。
3. 提高学生对数学学科的兴趣和创新思维。
二、教学内容1. 模糊数学的起源和发展2. 模糊集合的基本概念3. 模糊集合的运算4. 模糊逻辑与模糊推理5. 模糊数学在实际应用中的案例分析三、教学重点与难点1. 重点:模糊数学的基本概念、模糊集合的运算、模糊逻辑与模糊推理。
2. 难点:模糊集合的运算规则、模糊逻辑与模糊推理的应用。
四、教学方法与手段1. 教学方法:讲解、案例分析、互动讨论、实践操作。
2. 教学手段:PPT课件、黑板、实物模型、数学软件。
五、教学过程1. 引入:通过生活中的模糊现象,引发学生对模糊数学的兴趣。
2. 讲解:介绍模糊数学的起源和发展,讲解模糊集合的基本概念。
3. 互动讨论:让学生举例说明模糊集合在实际生活中的应用。
4. 讲解:讲解模糊集合的运算规则,并通过PPT课件展示运算过程。
5. 案例分析:分析模糊数学在实际应用中的案例,如模糊控制、模糊识别等。
6. 讲解:介绍模糊逻辑与模糊推理的基本概念,讲解其应用。
7. 实践操作:让学生利用数学软件或实物模型进行模糊逻辑与模糊推理的实践操作。
8. 总结:对本节课的内容进行总结,强调模糊数学在实际生活中的重要性。
9. 作业布置:布置相关的练习题,巩固所学知识。
10. 课堂反思:教师与学生共同反思本节课的教学效果,提出改进措施。
六、教学评价1. 评价方式:过程性评价与终结性评价相结合。
2. 评价内容:a. 模糊数学的基本概念的理解程度。
b. 模糊集合的运算的掌握情况。
c. 模糊逻辑与模糊推理的应用能力。
d. 案例分析的思路和结果。
3. 评价手段:课堂提问、作业、练习、小组讨论、课堂报告。
七、教学资源1. 教材:推荐使用《模糊数学导论》等权威教材。
2. PPT课件:制作清晰,内容丰富,包含动画和图表。
3. 数学软件:如MATLAB、Python等,用于实践操作。
模糊数学教学课件

表示取大; 表示取小。
交: ( A B )( x ) A( x ) B( x ), x U 余: Ac ( x ) 1 A( x ), x U
2019年2月24日
22
模糊集合及其运算
并交余计算的性质 1. 幂等律 2. 交换律
A A A, A A A, A B B A, A B B A,
4.模糊线性规划——将线性规划的约束条件或目标函数模糊
化,引入隶属函数,从而导出一个新的线性规划问题,其最优 解称为原问题的模糊最优解
2019年2月24日
8
模糊数学
一 二 三 四 五
2019年2月24日
模糊集合及其运算
模糊聚类分析
模糊模式识别 模糊综合评判 模糊线性规划
9
模糊集合及其运算
一、经典集合与特征函数 集合:具有某种特定属性的对象集体。 通常用大写字母A、B、C等表示。 论域:对局限于一定范围内进行讨论的对象的全体。 通常用大写字母U、V、X、Y等表示。
一般会有一些大致的选择方向:偏大型,偏小 型,中间型。 例如:在论域 U {1,2,,9} 中,确定A=“靠近5的 数”的隶属函数
中间型
2019年2月24日
30
模糊集合及其运算
可以选取柯西分布中间类型的隶属函数
1 A( x ) 1 ( x a ) 1 先确定一个简单的,比如 A( x ) , 2 1 ( x 5)
2019年2月24日
13
{ 0, 1 } 特征函数 二、模糊子集 定义:设U是论域,称映射
[ 0, 1 ]
隶属函数
A : U [0,1],
~
x A ( x ) [0,1]
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(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
E(A,B,C) 则E(x0)=0.02.
111p,801p,
完整版课件ppt
其中 p = A – C p0,
p0.
12
等腰三角形的隶属函数I(A,B,C)应满足下列约 束条件:
判别规则往往通过的某个函数来表达, 我们 把它称为判别函数, 记作W(i; x).
一旦知道了判别函数并确定了判别规则,最
好将已知类别的对象代入检验,这一过程称为回
代检验,以便检验你的判别函数和判别规则是否
正确.
完整版课件ppt
3
§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.
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10
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.
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.
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9
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
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
(a ° b )c = a c⊙b c ; (a⊙b ) c = a c ° b c.
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 .
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.
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2
模型识别的原理
为了能识别待判断的对象x = (x1, x2,…, xn)T是 属于已知类A1, A2,…, Am中的哪一类?
事先必须要有一个一般规则, 一旦知道了x的 值, 便能根据这个规则立即作出判断, 称这样的一 个规则为判别规则.
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4
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
B(x)
x
70
10 1,
,
70 x 80 , 80 x 85 ,
95
10 0,
x
,
85 x 95 , 95 x 100 ;
B(88) =0.7
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8
1, 0x70,
C(x) 81000x,
70x80, 80x100.
Байду номын сангаас
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
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)完为整版普课件通ppt 向量.
5
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
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6
例1 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?
0, 0x80,
A(x) x11800,
80x90, 90x100.
A(88) =0.8
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7
0, 0 x 70 ,
则R(x0)=0.955.
或者 R(A,B,C)
119p,完0整版1p课,件ppt
其中 p0, p0.
p = | A – 90|
则R(x0)=0.54.
11
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;
第3章 模糊模型识别
完整版课件ppt
1
§3.1模糊模型识别
模型识别
已知某类事物的若干标准模型,现有这类事 物中的一个具体对象,问把它归到哪一模型,这 就是模型识别.
模型识别在实际问题中是普遍存在的.例如, 学生到野外采集到一个植物标本,要识别它属于 哪一纲哪一目;投递员(或分拣机)在分拣信件时 要识别邮政编码等等,这些都是模型识别.
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?