模糊数学及其应用(1-3讲)

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11模糊数学及其应用

11模糊数学及其应用
2010暑假建模培训 3
2、隶属度:隶属函数A( x)描述了 x对模糊集合A的隶属程度。
3、模糊集A有下列三种常见的表示形式。 i) zadeh 表示法 ii) 序偶表示法 iii) 向量表示法
2010暑假建模培训
4
用集合x1 , x2 , x3 , x4 表示四位学 生, " 聪明"是一个模糊概念, 经某种方法 对四位学生的聪明程度 作的评价依次为 0.45 , 0.78 , 0.91 , 0.46 , 则以次评价构成 的模糊集合 A记为
22
2010暑假建模培训
2、数据标准化 在实际问题中,不同的数据一般有不 同的量纲,为了使所有不同的量纲的量也 能进行比较,通常需要对数据作适当的变 换 在模糊数学里,一般将数据压缩到区间 [0,1]上。
2010暑假建模培训
23
通常需要作如下两种变换: 1)平移、标准差变换
xik xk x sk
' ik
(i 1,2n; k 1,2,m)
1 xk xik n i 1
n
1 2 sk ( xik xk ) n i 1
n
2010暑假建模培训
24
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,但是,这样得 到的 还不一定在区间[0,1]上。
2)平移、极差变换
2010暑假建模培训 19
择近原则
设A1 , A2 , An是论域X中的n个模糊 集合 标准模型,对于给定的 待识别 对象B( X中的模糊集合) , 若存在k使得:
( Ak , B) max{ ( A1, B), ( An , B)}
其中 ( Ai , B )表示B对Ai的贴近度, 则认为B与Ak 最相似

模糊数学及其应用2

模糊数学及其应用2
P 0 1 ¬P 1 0 P 1 1 0 0 Q 1 0 1 0 P∧ Q 1 0 0 0 P∨ Q 1 1 1 0 P→Q 1 0 1 1 P↔Q 1 0 0 1
2012-3-18
4
第三讲 模糊逻辑与模糊推理
当5个连接词连续使用时,其优先连接次序如下:
¬、 、、→、↔ ∧∨
利用上表,容易验证二值逻辑具有下列性质: 1、 幂等律 P ∨ P=P,P ∧ P=P,P→P=1,P↔P=1 2、交换律 P ∨ Q=Q ∨ P,P ∧ Q=Q ∧ P,P↔Q=Q↔P ∨ 3、结合律 (P∨ Q) R=P ∨ ∨ R), (Q (P ∧ Q) R=P ∧ Q∧ R) P Q ∧ (Q R (P↔Q)↔R=P↔(Q↔R) 4、分配律 P∨ ∧ R)=(P ∨ Q) (P R) (Q ∧ ∨ P∧ ∨ R)=(P ∧ Q) (P ∧ R) (Q ∨ P→(Q→R)=(P→Q)→(P→R) 5、德•摩根律 ¬(P ∨Q)=¬P ∧ ¬Q,¬(P ∧ Q)=¬P∨ ¬Q 6、双重否定律 ¬¬P=P 7、两极律 P ∨ 1=1,P∨ 0=P,P∧ 1=P,P∧ 0=0 8、补余律 P ∨ ¬P=1,P ∧ ¬P=0
三、多值逻辑
二值逻辑是用0和1两个值来表示命题的真或假。三值逻辑则 是将区间[0,1]二等分,并在中间增加一个值1/2来表示命题 的不确定性。如果我们将区间[0,1]分成n-1等分( n ≥ 3 ), 并用 1 2 n − 2 n − 1 0 Tn = , , , L, , (3-2-1) n −1 n −1 n −1 n − 1 n − 1 作为命题的真假值域,这样一个命题就可有多个取值。象这 样可在 Tn 中取多个值的命题称为多值逻辑。 由(3-2-1)式知,当n=2时,有

模糊集理论及其应用_第一章

模糊集理论及其应用_第一章
1 μA
11
1.2 模糊集合与隶属函数(1/5)
目录
由此可见,模糊集合 A 是一个抽象的概念, 其元素是不确定的, 我们只能通过隶属函数 A来认识和掌握 A .A(u)的数值的大小反映 了论域U 中的元素 u 对于模糊集合 A 的隶属 程度, A(u)的值越接近于1 ,表示u隶属于A 的程度越高;而μA(u)的值越接近于0,表示u 隶属于 A 的程度越低.特别地, 若A(u) =1,则认为u完全属于A ; 若A(u) =0,则认为u完全不属于A. 因此, 经典集合可看作是特殊的模糊集合. 换言之,模糊集合是经典集合的推广。
3
模糊数学的概念 处理现实对象的数学模型 确定性数学模型:确定性或固定性,对象间有必 然联系. 随机性数学模型:对象具有或然性或随机性 模糊性数学模型:对象及其关系均具有模糊性. 随机性与模糊性的区别 随机性:指事件出现某种结果的机会. 模糊性:指存在于现实中的不分明现象. 模糊数学:研究模糊现象的定量处理方法.
5
数学建模与模糊数学相关的问题
模糊数学—研究和处理模糊性现象的数学 (概念与其对立面之间没有一条明确的分 界线) 与模糊数学相关的问题(一)
模糊分类问题—已知若干个相互之间不分明的
模糊概念,需要判断某个确定事物用哪一个模 糊概念来反映更合理准确 模糊相似选择 —按某种性质对一组事物或对 象排序是一类常见的问题,但是用来比较的性 质具有边界不分明的模糊性
模糊集理论及其 应用
1
前言:什么是模糊数学
•模糊概念
秃子悖论: 天下所有的人都是秃子
设头发根数n n=1 显然
若n=k 为秃子 n=k+1 亦为秃子
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、礼品。

模糊数学和其应用

模糊数学和其应用

04
总结与展望
模糊数学的重要性和意义
模糊数学是处理模糊性现象的一种数学 理论和方法,它突破了经典数学的局限 性,能够更好地描述现实世界中的复杂 问题。
模糊数学的应用领域广泛,包括控制论、信 息论、系统论、人工智能、计算机科学等, 对现代科学技术的发展起到了重要的推动作 用。
模糊数学的出现和发展,不仅丰富 了数学理论体系,也促进了各学科 之间的交叉融合,为解决实际问题 提供了新的思路和方法。
随着计算机技术的发展,模糊 数学的应用越来越广泛,成为 解决复杂问题的重要工具之一 。
模糊数学的基本概念
模糊集合
与传统集合不同,模糊集合的成员关系不再是确 定的,而是存在一定的隶属度。例如,一个人的 身高属于某个身高的模糊集合,其隶属度可以根 据实际情况进行确定。
隶属函数
用于描述模糊集合中元素属于该集合的程度。隶 属函数的确定需要根据实推理规则不再是一 一对应的,而是存在一定的连续性。例如,在医 疗诊断中,病人的症状与疾病之间的关系可能存 在一定的模糊性,通过模糊逻辑可以进行更准确 的推理。
模糊运算
与传统运算不同,模糊运算的结果不再是确定的 数值,而是存在一定的隶属度。例如,两个模糊 数的加法运算结果也是一个模糊数,其隶属度取 决于两个输入的隶属度。
模糊数学在图像处理中的应用
总结词
模糊数学在图像处理中主要用于图像增强和图像恢复。
详细描述
通过模糊数学的方法,可以对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作,提高图像的视觉效果和识别能 力。例如,在医学影像处理中,可以利用模糊数学的方法对CT、MRI等医学影像进行降噪、增强和三 维重建等处理,提高医学诊断的准确性和可靠性。
02
模糊数学的应用领域
模糊控制

模糊数学方法及其应用

模糊数学方法及其应用

RR=
0.00 0.00
0.00 0.00
1.00 1.00
1.00 1.00
1.00 1.00
0.00 0.00
0.00 0.00 1.00 1.00 1.00 1.00
0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 1.00
矩阵RR叫做R矩阵的截矩阵(λ≥0.6) 16
3.分类 由模糊等价矩阵的λ截矩阵可知,当rij=1时,i与j应 为同类,否则为异类。 让λ由大到小变化,可形成动态聚类图。
)

n
(
i 1
A~i
( xi
))
为x对 A~ 的隶属度。
26
基于不同考虑,隶属度也有其他的定义形式,如:
9
(5)算术平均最小法
m
m
rij 2 (xik x jk ) / (xik x jk )
k 1
k 1
(i, j 1,2,, n)
x1 (0.1 0.2 0.3) x2 (0.1 0.2 0.3)
m
2 (xik x jk ) 2(0.1 0.2 0.3) 1.2 k 1 m (xik x jk ) 0.2 0.4 0.6 1.2 r12 1.2 /1.2 1.0 k 1
m
其中
M

max i j
(
k 1
xik
x jk )
显然|rij|∈[0,1] ,若rij<0, 令rij’=(rij+1)/2,则rij’∈[0,1]。
7
(2)夹角余弦法 见相似性度量聚类中的相似系数。
(3)相关系数法 见相似性度量聚类中的相关系数。
(4)最大最小法

模糊数学基本理论及应用

模糊数学基本理论及应用
Y 到 Z 的关系 R2 = (bkj)s×n, 则X 到Z 的关系可表示为矩阵的合成: R1 ° R2 = (cij)m×n, 其中cij = ∨{(aik∧bkj) | 1≤k≤s}. 定义:若R为 n 阶方阵,定义 R 2 = R ° R,R 3 = R 2 ° R …
例 设 X ={1, 2, 3, 4}, Y ={ 2, 3, 4}, Z = {1, 2, 3}, R1 是 X 到 Y 的关系, R2 是Y 到 Z 的关系, R1 ={(x, y) | x + y = 6} = {(2,4), (3,3), (4,2)}, R2 ={(x, y) | y – z = 1} = {(2,1), (3,2), (4,3)}, 则R1与 R2的合成
ห้องสมุดไป่ตู้
关系的三大特性: 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.
第1章 模糊集的基本概念
模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方 法. 众所周知,经典数学是以精确性为特征的.
然而,与精确形相悖的模糊性并不完全是消极的、 没有价值的. 甚至可以这样说,有时模糊性比精确性还 要好. 例如,要你某时到某地去迎接一个“大胡子高个子 长头发戴宽边黑色眼镜的中年男人”. 尽管这里只提供了一个精确信息――男人,而其他 信息――大胡子、高个子、长头发、宽边黑色眼镜、中 年等都是模糊概念,但是你只要将这些模糊概念经过头 脑的综合分析判断,就可以接到这个人. 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.

模糊数学ppt课件

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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1第二讲-模糊集合与模糊关系

模糊数学1第二讲-模糊集合与模糊关系
模糊数学1第二讲-模糊集合与模 糊关系
目录
• 引言 • 模糊集合的基本概念 • 模糊关系的定义和性质 • 模糊关系的应用 • 结论
01 引言
主题简介
模糊集合
模糊集合是传统集合的扩展,允许元 素具有不明确的隶属度。它能够更好 地描述现实世界中许多事物的模糊性 和不确定性。
模糊关系
模糊关系是描述模糊元素之间关联的 方式,可以用于描述事物之间的不确 定性和相似性。
3
模糊关系具有自反性,即任意一个模糊集合都与 自身有完全的关联。
模糊关系的运算
01
并运算
表示两个模糊集合之间的合并关系, 结果是一个新的模糊集合。
补运算
表示一个模糊集合的补集关系,结 果是一个新的模糊集合。
03
02
交运算
表示两个模糊集合之间的交集关系, 结果是一个新的模糊集合。
非运算
表示一个模糊集合的否定关系,结 果是一个新的模糊集合。
人工智能与机器学习
模糊数学在人工智能和机器学习领域有巨大的潜力,特别 是在处理不确定性和含糊性方面。未来可以进一步探索模 糊数学在人工智能和机器学习领域的应用。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
04
04 模糊关系的应用
在决策分析中的应用
模糊决策
利用模糊集合理论,可以将决策 问题中的不确定性和模糊性纳入 数学模型中,从而更准确地描述 和解决决策问题。
模糊多属性决策
在多属性决策中,模糊集理论可 以用于处理属性值的不确定性, 通过权重调整和属性值模糊化, 实现更准确的决策分析。
模糊综合评价
基于模糊集合理论的综合评价方 法,能够综合考虑多个因素和条 件,对复杂系统进行全面、客观 的评价。

模糊数学 第四章---模糊关系

模糊数学  第四章---模糊关系
x X
2.模糊自反关系(fuzzy reflexive relations)
定义 R F ( X X ), 若x X , R( x, x) 1,
则称R为模糊自反关系.
X有限时,R (rij )nn , rii R( xi , xi ) 1 根据主对角线元素是否为1判定R 是否自反
2. 运算
设R, S F ( X Y )
R S ( x, y ) X Y , R( x, y ) S ( x, y ); R S ( x, y ) X Y , R( x, y ) S ( x, y );
( R S )( x, y ) R( x, y ) S ( x, y ) ( R S )( x, y ) R( x, y ) S ( x, y )
设R (rij )nm , S ( sij )nm ,
即R( xi , y j ) rij , S ( xi , y j ) sij
则(R S )( xi , y j ) R( xi , y j ) S ( xi , y j ) rij sij 所以,R S (rij sij )nm .
1
X 有限时,
根据矩阵是否为对称阵判定R 是否对称关系
0.3 0.1 为对称关系. 0.1 0.3
命题3.3 R对称 [0, 1], R 是普通对称关系.
证明: 设R对称,且( x, y) R , 则R( x, y)
故R( y, x) R( x, y) ( y, x) R
类似可得: R S (rij sij ) nm . R c (1 rij )nm .
R 1 ( yi , x j ) R( x j , yi ) rji R S i, j, rij sij

模糊数学方法_数学建模ppt课件

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eA,B n AxiBxi2
i1
• 相对欧几里得距离:
A,B 1 eA,B
n
-
12
模糊集合的相似度
• 用1减去相对距离,则可以得到相似度的概念. • 相似度,也可以理解为贴近度.有多种理论模型.
-
13
【0,1】区间上的算子
• [0,1]区间上的一个二元运算称为算子. • 这里的二元运算是广义的二元运算.例如常规乘法
• 设以人的岁数作为论域U=[0,120],单位是“岁”, 那么“年轻”,“年老”,都是U上的模糊子集。 隶属函数如下:
• “年轻”(u)= 1
1u52521
0u25 25u120
• “年老”(u)= 1 1u52521
0u50 50u120
-
8
模糊集合与经典集合的联系
• 一就般叫λ地截,集用或Aλλ表 水示平集. Ax的x的集合,这个集合
• 支撑集,即所有λ>0的λ截集的并集 .
-
9
模糊集合的一个实际例子
• 假定有甲乙两个顾客商 场买衣服,他们主要考
虑三个因素:
• 花色式样(x1); • 耐穿程度(x2); • 价格(x3);
顾客甲 确定的 隶属度
顾客乙 确定的 隶属度
花色 式样 x1 0.8
0.6
耐穿 程度 x2 0.4
0.6
价格 x3 0.7
模糊数学方法
理学院 韩邦合
-
1
模糊数学:程度化 思想解决模糊概念
• 一个人有了10万根头发,当然不能算秃头。不是秃头的人, 掉了一根头发,仍然不是秃头。按照这个道理,让一个不 是秃头的人一根一根地减少头发,就得出一条结论:没有 一根头发的光头也不是秃头!

模糊数学

模糊数学

1 基本编程思想 例题 设有矩阵12345836450308954423080753628787056288550452885703729866854329156a a A a a a ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 请按以下要求编写M-文件求任意两个向量之间的距离:① 最大最小法:11min(,)max(,)mikjk k ijm ikjk k xx d xx ===∑∑;② 算数平均最小法:11min(,)1()2mikjk k ijmik jk k xx d x x ===+∑∑;③几何平均最小法:11min(,)mikjk k ijmk xx d ===∑∑;④ 将上面的①、②、③算法的程序合成一个M-函数文件,使得调用它时可以任选以上三种方法中的一种进行距离的计算。

模糊数学及其应用1 模糊数学的历史简介根据集合论的要求,一个对象对应于一个集合,要么属于,要么不属于,二者必居其一,且仅居其一。

这样的集合论本身无法处理具体的模糊概念。

为处理这些模糊概念而进行的种种努力催生了模糊数学。

模糊数学的理论基础是模糊集。

美国控制论专家Zadeh教授正视了经典集合描述的“非此即彼”的清晰现象,提示了现实生活中的绝大多数概念并非都是“非此即彼”那么简单,而概念的差异常以中介过渡的形式出现,表现为“亦此亦彼”的模糊现象。

基于此,1965年L. A. Zadeh教授在《Information and Control》杂志上发表了一篇开创性论文“Fuzzy Sets”, 标志着模糊数学的诞生。

模糊集合论的提出虽然较晚,但目前在各个领域的应用十分广泛。

实践证明,模糊数学在农业中主要用于病虫测报、种植区划、品种选育等方面,在图像识别、天气预报、地质地震、交通运输、医疗诊断、信息控制、人工智能等诸多领域的应用也已初见成效。

从该学科的发展趋势来看,它具有极其强大的生命力和渗透力。

【精编】模糊数学课件PPT课件

【精编】模糊数学课件PPT课件
映射 R : X Y {0,1} 实际上是 X Y 的子集R上的特征函数.
❖ 说明:
❖ 1、R是集合X到集合Y的关系,记作 RXY
❖ 2、关系R的定义域,记为D(R) ❖ 3、关系R的值域,记为C(R) ❖ 4、所有的集合运算及其性质在关系中也适用
5、令集合X ={x1 , x2 ,…, xn} ,Y ={y1 , y2 ,…, ym}, X到Y存在关系R,则关系R的“关系矩阵”为 MR=(rij)n*m,其中
⑨排中律: A∪Ac = U, A∩Ac = ;
2.1.3 关系
定义2-5 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.
模糊数学课件
第一章 绪 论
1.1 模糊数学的发展 1.2 模糊性 1.3 模糊数学的应用
1.1 模糊数学的发展
1、数学的定义
19世纪之前:数学是关于物质世界的空间形式和 数量关系的科学。
近代科学的特点:用精确定义的概念和严格证明的 定理描述现代事物数量的关系和空间形式,用精 确的实验方法和精确的测量计算探索客观 世界的规律,建立严密的理论体系。
设A,B,C为论域U中的三个任意集合
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;

模糊数学及其应用(第一章绪论)

模糊数学及其应用(第一章绪论)

例如我们说“张三性格稳重” 这是一个模糊概念, 例如我们说“张三性格稳重”,这是一个模糊概念, 它的外延是不分明的。 它的外延是不分明的。 首先就要问什么是“性格稳重” 首先就要问什么是“性格稳重”?人们在头脑中鉴别 这个模糊概念时,并不需要作绝对的肯定和否定。 这个模糊概念时,并不需要作绝对的肯定和否定。 所要求的只是张三对“性格稳重” 所要求的只是张三对“性格稳重”这个概念符合到什 么程度? 么程度? 这种程度可以用[ 闭区间的一个实数去度量它, 这种程度可以用[0,1]闭区间的一个实数去度量它, 这个数便是“隶属度” 如果它依变量x 这个数便是“隶属度”,如果它依变量x的不同而改 变则叫它“隶属函数” 它可以用客观的方法确定, 变则叫它“隶属函数”,它可以用客观的方法确定, 但也可以凭经验判断。 但也可以凭经验判断。 假如我们按某种原则确定“张三性格稳重” 假如我们按某种原则确定“张三性格稳重”的程度为 x)对于 0.8,这也就是说张三(记作x)对于“性格稳重” 0.8,这也就是说张三(记作x)对于“性格稳重”的隶 属函数的值 或简称隶属度)为0.8。即 属函数的值(或简称隶属度 为 。 的值
1957年起,他在美国哥伦比亚大学任教授。 1957年起,他在美国哥伦比亚大学任教授。 年起 1959年起 他在加利福尼亚大学电机工程系任教授。 年起, 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 1965年以前, 年以前 分析方面。 分析方面。 从1965年开始,他的主要的研究兴趣转移到发展模 1965年开始, 年开始 糊集理论和将其应用于人工智能、语言、逻辑、 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。 策分析和人类系统的分析方法。 自从《信息与控制》 自从《信息与控制》杂志发表了他的开创性论文 模糊集合” “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。 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” “模糊集之父”。

模糊数学3课件

模糊数学3课件
V ( u1 ,u2 )∈U1 ×U 2

( µ A' ×B' (u1 , u2 ) ∧ µ R ((u1 , u2 ), v))
例2.7.5 多输入模糊推理 课堂练习2.7.3
基于削顶法的模糊推理结果求取
两输入模糊推理规则的改写 规则1’:如果x是 A ,则z是 C 与 规则2’:如果y是 B ,则z是 C
玛丹尼方法
µ A (u ) ∧ µ B (v)
(u , v)
U ×V
注意 可以采用任何模糊集合表示方法表示 对于有限论域,可以采用模糊矩阵表示 一般采用矩阵的形式表示,只在特殊的场合写成向量 形式
模糊推理结果
B ' = A' ( A → B) = ∫ ∨ ( µ A' (u ) ∧ µ A→ B (u, v))
A' 前提:如果x是
结论:y是? 求出模糊集合“?”,推知表示的语言值,得到推理结论
模糊蕴含关系
扎德方法
A → B = ( A × B) ∪ ( Ac × V ) ( µ A (u ) ∧ µ B (v)) ∨ ((1 − µ A (u )) ∧ 1) =∫ U ×V (u , v)
A → B = A× B =∫
A' ,且y是 B ' 前提:如果x是
结论:z是?
模糊蕴含关系
R = A× B → C
注意 可以采用任何模糊集合表示方法表示
A × B 用含有 m1 ⋅ m2 个元素的向量表示
采用玛丹尼方法得到的模糊矩阵
R = A × B × C = ( A × B)T C
模糊推理结果
C ' = ( A' × B ' ) R =∫
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50
U
B(50)=0.04
2.模糊集的运算
(1)相等:A = B A(x) = B(x); (2)包含:AB A(x)≤B(x); (3)交:A∩B的隶属函数为 (A∩B)(x)=A(x)∧B(x);
(4)并:A∪B的隶属函数为: (A∪B)(x)=A(x)∨B(x); (5)余:Ac的隶属函数为: Ac (x) = 1-A(x). 图例如下:
注:模糊集的运算性质基本上与经典集合一致, 但对于模糊集而言,排中律不成立,即 A∪Ac U, A∩Ac .
A(x3)=0.4, A(x4)=0.6,
A(x5)=0.8, A(x6)=1
Zadeh对模糊集的表示法: A=A(x1)/x1+A(x2)/x2+…+A(xn)/xn
例1中的模糊集A用Zadeh表示法表示如下:
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 A x1 x2 x3 x4 x5 x6
例3 B= “年轻”也是年龄集U=[0,100] 的一个模糊子集, Zadeh给出它的隶属函数为:
1, 0 u 25 u 25 2 1 B(u) (1 ( ) ) , 25 u 100 5
如:B(25)=1
1 B(u) 0 25
B(30)=0.5 B(40)=0.1
例4 设U={x1,x2,x3,x4},A和B是U上的两个模糊子集,且:
A=0.3/x1+0.5/x2+0.7/x3+0.4/x4
B=0.5/x1+1/x2+0.8/x3
则:
Ac=0.7/x1+0.5/x2+0.3/x3+0.6/x4 Bc=0.5/x1+0/x2+0.2/x3+1/x4 A∩B=0.3/x1+0.5/x2+0.7/x3
《模糊数学及其应用》教学大纲:
课程学时:32 课程学分:2 课程性质:公共选修课 适用专业:全校各专业 预修课程:高等数学、线性代数
教学内容及学时安排:
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 模糊集的基本概念 模糊聚类分析 模糊综合评价 模糊模式识别 层次分析法和TOPSIS方法 模糊数学在数学建模中的应用
教材及主要参考书:
谢季坚,刘承平编著,《模糊数学方法 及其应用》(第三版) ,华中科技:
考勤占30分 上课笔记占30分(注:每人必须有一个笔记本) 课程论文40分
课程目标:
模糊数学已在科技、工程等领域显示出了强大的生命 力,并在人文科学(经济、管理、社会等)领域里,也 已获得了相当多的应用。该课程主要介绍模糊数学的基 本内容:模糊集合、模糊关系、模糊综合评价、模糊聚 类分析以及模糊数学在数学建模中的应用。 通过本课程的学习,使学生了解并初步掌握模糊数学 的基本思想,基础理论和方法,并能够运用所学的知识 解决实际问题,同时,通过介绍模糊数学在数学建模中 的应用以培养和提高学生应用数学的思维、知识、方法 解决实际问题的意识和能力。
一. 经典集合(Cantor集合)
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.
-------------“非此即彼”
1.集合的表示法: (1)枚举法,A={x1 , x2 ,…, xn}; (2)描述法,A={x | P(x)}. 2.集合间的关系: AB 若xA,则xB; AB 若xB,则xA; A=B AB且 AB.
最后,不要认为自己数学基础不好而垂头丧气。其实: 数学不好的8个好处:
/health/2011/03/09/3218 44.html
1. 数学不好的人都比较爱笑,因为没有数学就没有烦 恼。 2. 数学不好的人都比较天真烂漫,比较感性。 3. 数学不好的人都比较幽默,生活充满乐趣,感情和 想象力都比较丰富。 4. 数学不好的人都比较直爽、实在,不会拐弯抹角。
则n=k+1 亦为秃子
综上知对所有的 n 结论成立
出现这类问题的原因:
“秃顶”是 模糊概念
模糊概念:是指从属于该概念到不属于该概 念之间无明显分界线的概念
(2)我们所处的生活中处处存在模糊
例如:要你到火车站去接一个“大胡子高个子长头发戴宽 边黑色眼镜的中年男人”. 尽管这里只提供了一个精确信息――男人,而其他信息 ――大胡子、高个子、长头发、宽边黑色眼镜、中年等都 是模糊概念,但是你只要将这些模糊概念经过头脑的综合 分析判断,就可以接到这个人.
A B A ( x) B ( x);
A B A ( x) B ( x)
AB ( x) A ( x) B ( x)
AB ( x) A ( x) B ( x)
A ( x) 1 A ( x)
c
∧表示:“取小”,∨表示:“取大”
L. A. Zadeh, Fuzzy sets, Information and Control 8(3) (1965) 338-353. 提供了一种分析复杂系统的新方法 ,标志 着模糊数学的诞生。
5.模糊数学的应用 利用模糊数学和模糊逻辑,能很好地处理各种 模糊问题。 如计算机使用模糊数学,便能大大提高模式识 别能力,可模拟人类神经系统的活动。在工业 控制领域中,应用模糊数学,可使空调器的温 度控制更为合理,洗衣机可节电、节水、提高 效率 等等。
模糊数学及其应用
Fuzzy Mathematics and Its Applications
授课教师:史战红
为什么要学习这门课?
1.进一步了解和掌握数学的应用
2.较好的完成SRTP(大学生科研训练)项目
3.为写好一篇优秀的毕业论文做好准备
4.参加全国大学生数学建模竞赛
5.为研究生阶段写学术论文打下基础
此外,模糊数学在气象、农业、军事等领域 都有着广泛的应用
6.模糊数学在中国 在美国,日本,法国等世界数学强国相继 研究模糊数学,并取得一些阶段性的进展 的同时,1976年中国开始注意模糊数学的 研究 。
1980年成立了中国模糊集与系统协会。1981年, 创办《模糊数学》杂志,1987年,创办了《模 糊系统与数学》杂志。还出版过大量的颇有价 值的论著。例如:汪培庄教授所著《模糊集合 论及其应用》,张文修教授编著的《模糊数学 基础》等。
例2 考虑年龄集U=[0,100],A=“年老”,A也是一个 年龄集,u = 20 ∉ A,40 呢?…扎德给出了 “年老” 模糊集的隶属函数: 0, 0 u 50 u 50 2 1 A(u) (1 ( ) ) , 50 u 100 5
1 如:A(70) =(1+1/16)-1 0 50 U 100 =16/17=0.94
还可用向量表示法: A = (0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1).
另外,对例1还可以在U上建立一个“矮个 子”、“中等个子”等模糊子集. 从上例可看出: (1) 一个有限论域可以有无限个模糊子集, 而经典子集是有限的; (2) 一个模糊子集的隶属函数的确定方法是 主观的. 隶属函数是模糊数学中最重要的概念之一, 模糊数学方法是在客观的基础上,特别强调主观 的方法.
例1 设论域U = {x1 (140), x2 (150), x3 (160), x4 (170), x5 (180), x6 (190)} (单位:cm)表示人的身高,那么U上的一个模糊集“高 个子”(A)的隶属函数A(x)可定义为:
x 140 A( x) 190 140
此即: A(x1)=0, A(x2)=0.2,
模糊数学简介
1.什么是模糊?
年轻、热、美、厚、薄、快、慢、大、 小、高、低、长、短、强、弱、软、 硬……
(1)用传统数学(经典集合)解决实际问题时往往会 出现一些悖论 如:“秃顶悖论”
2.为什么要研究模糊问题?
秃顶悖论: 天下所有的人都是秃顶 证明如下:
设头发根数为 n n=1 显然
若n=k 为秃子
5. 数学不好的人通常长得比较好看。 6. 数学不好的人抗挫折能力都比较强。 7. 数学不好的人比较喜欢付出,不求回报, 因为他们不会用数学方法去计算今天的付 出会不会给日后带来较大的收益。 8. 数学不好的人对于数字不敏感,不会 对人民币的面值斤斤计较。
第一章 模糊集的基本概念
二. 模糊集合(Fuzzy sets)
1.定义 设U是论域,称映射 A(x):U→[0,1] 确定了一个U上的模糊子集A,映射A(x)称为 A的隶属函数,它表示x对A的隶属程度.
注: (1)使A(x) = 0.5的点x称为A的过渡点,此点 最具模糊性. (2)当映射A(x)只取0或1时,模糊子集A就是 经典子集,而A(x)就是它的特征函数. 可见经典 集合是模糊集合的特殊情形.
U 为全集, 为空集.
5.集合的特征函数:
集合 A 的特征函数为
0, x A A ( x) 1, x A
φA(x):U→{0,1}
注:集合 A 的特征函数为一个映射:
特征函数与集合间的关系如下:
A U A ( x) 1,
A A ( x) 0;
3.模糊集的运算律
(6)0-1律: A∪U = U,A∩U = A; A∪ = A , A∩ = ; (7)还原律: (Ac)c = A ; (8)对偶律:(A∪B)c = Ac∩Bc, (A∩B)c = Ac∪Bc。 证明:(8)对偶律的证明:对于任意的 xU (论域), (A∪B)c(x) = 1 - (A∪B)(x) = 1 - (A(x)∨B(x)) = (1 - A(x))∧(1 - B(x)) = Ac(x)∧Bc(x) = Ac∩Bc (x) 从而有: (A∪B)c = Ac∩Bc
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