模糊控制技术 (2)

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第2章 模糊逻辑的数学基础
第2章 模糊逻辑的数学基础
2.1 模糊集合及其表示方法 2.2 模糊语言逻辑及其算子 2.3 模糊关系与模糊逻辑推理 2.4 解模糊判决方法
第2章 模糊逻辑的数学基础
2.1 模糊集合及其表示方法
2.1.1 经典集合 集合可以表达概念。符合某概念的对象的全体就构成此
概念的外延,一个概念所包含的那些区别于其他概念的全体 本质属性就是这概念的内涵。用集合论的观点来看,内涵是 集合的定义,外延就是组成集合的所有元素。一个概念的外 延就是一个集合。
1 , x A X A(x) 0 , x A
(2.1)
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扎德(L.A.Zadeh)提出一种表示集合的方法。例如, 小于10的数构成偶数集合A,可表示为
A010101010 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
以上表示方法为列举法,等号右边不表示分数之和, 各分数的分母表示集合中的元素,其分子表示该元素对于 集合A的特征函数。
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2.1.2 模糊集合 1. 模糊集合的定义 在现实世界中,有很多事物的分类边界是不分明的,或
者说是难以明确划分的。比如,将一群人划分为“高”和 “不高”两类,就不好硬性规定一个划分的标准。如果硬性 规定1.80 m以上的人算“高个子”,否则不算,那么两个本 来身高“基本一样”的人,例如一个身高1.80 m,另一个身 高1.79 m,按照上述划分个子的规定,却被认为一个“高”, 一个“不高”,这就有悖于常理,因为这两个人在任何人看 来都是“差不多高”。这种概念外延的不确定性称为模糊性。
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定义2.2 支集(Support):模糊集合的支集是一个普
通集合,它是由论域U中满足μF(u)>0的所有u组成的,即
S={u∈U|μபைடு நூலகம்(u)>0}
(2.3)
例如,在图2.1中,模糊集合B(“中年”)的支集是开
区间(35,60)。
定义2.3 模糊单点(Singleton): 如果模糊集合F的支
(2.2)
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这个映射称为模糊集合 F~ 的隶属函数(Membership Function)。本书在不混淆的情况下,将模糊集合 F~ 简记为F。
上述定义表明,论域U上的模糊集合F由隶属函数μF(u)来 表征,μF(u)的取值范围为闭区间[0,1],μF(u)的大小反映 了u对于集合F的从属程度。μF(u)的值接近于1,表示u 从属于F的程度很高;μF(u)的值接近于0,表示u从属于F的程 度很低。可见,模糊集合完全由隶属函数所描述。
是指,对于论域(Universe of Discuss)U中的任意元素u∈U,
都指定了[0,1]闭区间中的某个数μF(u)∈[0,1]与之对 应,称为 u 对 F 的隶属度(Degree of Membership),通常将
模糊集合表示为 。这就F~ 定义了一个映射μF:
μF∶U→[0,1] i→μF(u)
第2章 模糊逻辑的数学基础 当μF(u)的值域为{0,1}时,μF锐化成一个经典集合的特
征函数,模糊集合F便锐化成一个经典集合。由此不难看出, 经典集合是模糊集合的特殊形式,模糊集合是经典集合的概 念推广。
现在我们以人的年龄为论域,讨论“年轻”、“中年”、 “老年”这三个模糊集合的划分情况,分别用模糊集合A、 B、C来表示。它们的论域都是[1,100],论域中的元素 是u,我们规定模糊集合A、B、C的隶属函数μA(u)、μB(u)、 μC(u)如图2.1所示。
集在论域U上只包含一个点u0,且μF(u0)=1,则F就称为模糊 单点,即
F={u0∈U|μF(u0)=1}
(2.4)
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模糊单点的隶属函数如图2.2所示,它是位于u0 点的一条竖直的线段,线段的高度为1。模糊单点 也可以看成是一个普通的集合,它只包含一个点u0。
集合中的个体称为元素,通常用小写字母u、v表示; 集 合的全体又称为论域,通常用大写字母U、V表示; u∈U, 表示元素u在集合论域U内。一个集合如果由有限个元素 组成,则称为有限集合,不是有限集合的集合称为无限集合。 集合可以是连续的,也可以是离散的。
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在普通集合中,任何一个元素或个体与任何一个集合之 间的关系只有“属于”和“不属于”两种情况,两者必居其 一,而且只居其一,绝对不允许模棱两可。例如,“大于100 的自 然数”是一个清晰的概念,该概念的内涵和外延均是明确的。
1. 经典集合定义 依据一定的标准进行分类,可以把不同的事物归于这一 类,或不归于这一类。 集合是具有某种特定属性的对象的全体。
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2. 表示方法 (1) 列举法(适用于具有有限元素的集合)。 (2) 定义法(适用于具有很多元素而不能一一列举的集 合),用集合中元素的性质来描述,例如,所有奇数的集合 A={x|x为奇数}。 (3) 特征函数表示法,利用经典集合非此即彼的明晰性 来表示,例如某集合A,某元素x,其特征函数为
第2章 模糊逻辑的数学基础 图2.1 “年轻”、“中年”、“老年”的隶属函数
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如果u1=30,u1对A的隶属度μA(u1)=0.75,这意味着30岁 的人属于“年轻”的程度是0.75。如果u2=40,u2既属于A集 合又属于B集合,μA(u2)=0.25,μB(u2)=0.50,这说明40岁的 人已不太年轻,比较接近中年,但属于中年的程度还不太大, 只有0.50。再比如u3=50,μB(u3)=1.00,这说明50岁正值中年, 但即将走向“老年”。对比普通集合,用阈值来划分三个年 龄段的方法,显然模糊集合能够比较准确、更加真实地描述 人们头脑中的原有概念,而用普通集合来描述模糊性概念反 而不准确、不真实,也可以说是粗糙的。
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由此可见,普通集合在表达概念方面有它的局限性。普
通集合只能表达“非此即彼”的概念,而不能表达“亦此亦彼”
的现象。为此,美国加州大学控制专家扎德(L.A.Zadeh)教
授创立了模糊集合论,提出用模糊集合来刻画模糊概念。
定义2.1 模糊集合(Fuzzy Sets):论域U上的模糊集合F
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