3 D" ?2 H I. m" W, d2 M& p+ R4 P8 |( u' G* a3 x& w2 M. M
. A# B( Q5 K+ v" U& K0 \& d4 U当论域 X 为无限集时, X 上的模糊集 A 可以写成0 M4 n/ b1 Y K- f) ?& T9 V) `
# {( ~4 C! `0 ^/ h* T+ d & ~8 p+ T8 U3 s" ~3 m ; K. v+ k* e6 Z3 x0 U6 |$ o! Z; C, w2 [. _9 l+ t } 2 ]. I& O! n1 U
2 ]4 D& b, I( ?: b' ]( l9 w- \: m2 ], N, f- M0 B4 k8 q$ V3 A # s" o! j% l1 t; X1 M
8 T! @/ c# l' _2 V0 j z& I $ ?7 G/ p; S. l7 C3 r+ F 3 i9 H% m4 X! Y1 ?+ G9 n1.2.3 模糊集的运算! F, ~+ [( ]- _( a; Q
0 B$ @2 l4 d( |1 l! E 3 m( E6 t/ M# x : ]" g: G. _3 x0 s f2 p% X( h
* J9 M$ D, l8 v: F1 C7 l e! B! H : H# K3 {6 o8 u; C$ i; Q % Z f8 K4 Y' I2 o7 ]. R8 u/ |% {1.2.4 隶属函数的确定方法1 J) A G- L7 H; j
模糊数学的基本思想是隶属度的思想。应用模糊数学方法建立数学模型的关键是建 立符合实际的隶属函数。如何确定一个模糊集的隶属函数至今还是尚未解决的问题。这 里仅仅介绍几种常用的确定隶属函数的方法。 - s& `1 b9 `8 m; V7 X- Q6 G$ f ' t* q: _6 Z' I6 w, @(1)模糊统计方法4 ]$ R5 }; Q7 }. g8 J. a+ J2 ~
模糊统计方法是一种客观方法,主要是基于模糊统计试验的基础上根据隶属度的客 观存在性来确定的。所谓的模糊统计试验包含以下四个要素:7 b3 G7 J1 [8 F4 U2 Q
! a5 z/ F6 [# U7 a! K! Z& i. d @% F4 r* m
4 {# }9 z/ }0 L9 q& S) f
( Q k5 y1 X' A* g& f# F9 P6 D3 k6 \
(2)指派方法% ~) k, d6 o9 D( k
指派方法是一种主观的方法,它主要依据人们的实践经验来确定某些模糊集隶属函 数的一种方法。* x( G* j6 `& G
) ~& Q, [# `( b$ E如果模糊集定义在实数域 R 上,则模糊集的隶属函数称为模糊分布。所谓指派方 法就是根据问题的性质主观地选用某些形式地模糊分布,再根据实际测量数据确定其中 所包含地参数,常用的模糊分布如表 1 所示。 实际中,根据问题对研究对象的描述来选择适当的模糊分布: 8 ^) i- a6 w# Y6 t5 z2 g2 t- e2 |! F g% G- y' Q
① 偏小型模糊分布一般适合于描述像“小,少,浅,淡,冷,疏,青年”等偏小 的程度的模糊现象。5 Y5 w6 P3 |* ^2 \5 Y
: Y' s/ K( Y* R# Y4 A' O3 b
② 偏大型模糊分布一般适合于描述像“大,多,深,浓,热,密,老年”等偏大 的程度的模糊现象。# p- N8 @2 { ]+ e6 e
9 s" |& R+ f: J6 X( A9 I
③ 中间型模糊分布一般适合于描述像“中,适中,不太多,不太少,不太深,不 太浓,暖和,中年”等处于中间状态的模糊现象。 但是,表 1 给出的隶属函数都是近似的,应用时需要对实际问题进行分析,逐步修 改进行完善,最后得到近似程度更好的隶属函数。( v8 k1 H& \' v$ N, B1 s
, n2 U( c; @# m: P$ x, |' i \(3)其它方法 # D% q& z9 E9 z4 `2 t- F1 a6 z$ e1 H( W5 G3 C7 y6 C
在实际应用中,用来确定模糊集的隶属函数的方法示多种多样的,主要根据问题的 实际意义来确定。譬如,在经济管理、社会管理中,可以借助于已有的“客观尺度”作 为模糊集的隶属度。下面举例说明。- x( v x" M1 M! A" p/ V' K" o
$ t& y: x& F: X
如果设论域 X 表示机器设备,在 X 上定义模糊集 A =“设备完好”,则可以用“设 备完好率”作为 A 的隶属度。如果 X 表示产品,在 X 上定义模糊集 A =“质量稳定”, 则可以用产品的“正品率”作为 A 的隶属度。如果 X 表示家庭,在 X 上定义模糊集 A =“家庭贫困”,则可以用“Engel 系数=食品消费/总消费”作为 A 的隶属度。 8 ^8 \# O5 o; _* ]" A+ ^+ |$ n# h; Y- s1 c0 C
另外,对于有些模糊集而言,直接给出隶属度有时是很困难的,但可以利用所谓的 “二元对比排序法”来确定,即首先通过两两比较确定两个元素相应隶属度的大小排出 顺序,然后用数学方法加工处理得到所需的隶属函数。' i. Y" ?4 W7 m- M
! I3 m# C* `6 q/ _3 B: N7 P* v% _5 I4 ?& O
1 V1 e- F5 X4 Z3 M! | & d" N1 n3 ^' O M. V7 h) t7 m" v% W2 P
1.3 模糊关系、模糊矩阵7 D8 D1 M, I$ T
1.3.1 基本概念/ L7 @" U$ f/ S% r' b9 h8 {
- L2 T7 o+ y- v$ x; s ; c7 J+ l8 S& c, K& K F) e6 z6 R+ H) }9 A) C& T3 V0 B$ |! P
这是二元模糊关系的数学定义,多元模糊关系也可以类似定义。8 N8 V [8 g/ [& y4 n7 y- W
/ u ]- n, @+ B, v0 Z9 @; P) A9 e6 R+ A$ S
+ `! p* n) L1 |+ p# R- M. e. R + c" A. u; d) g! R" M+ I# B9 U+ Z* \* N/ J4 u% ] : u* i4 z* C( u! z2 S( L
4 F- Z6 t" M. j. o由此确定一个从U 到V 的模糊关系 R ,这个模糊关系的隶属度函数是一个 5×4 阶 的矩阵,记为3 W( y) ~: X1 }& B7 l9 z+ Q
2 n: c. i: x' R4 D3 M ) \/ u i7 O0 y# Q) w4 d # i4 r9 D+ r: U/ f9 B; \5 I则 R 为一个模糊关系矩阵。) U5 ?: B$ x5 ^( G; e, f$ Q
3 M; i( C' E3 p2 \ (2) 模糊矩阵的合成 4 Q8 p; @' r. B" V" h8 V9 q4 p; [* z2 l" P * I, [$ f2 S, U
9 o, A4 w, H3 j; @ 7 Y- p& F8 E" W/ l c* d* g7 O& r O+ O# e( u+ ], r, C
1 B A- Y2 g6 F/ j两模糊矩阵合成的 MATLAB 函数如下: + d- _9 S9 a. Q: t9 W( a . I. t O7 O9 ~2 r+ e5 tfunction ab=synt(a,b);( q7 ^& l) E0 P9 a0 j4 L
m=size(a,1);n=size(b,2); $ w3 r( M7 w7 |% l' ufor i=1:m $ h1 H' ], R% ^4 K& H/ E! p3 W for j=1:n: H' h8 h; n8 p9 p; k. r: M. h- i. C) q
ab(i,j)=max(min([a(i,;b(:,j)'])); 7 U- H! M% a% E$ |+ J- _ end 0 i& T9 P# j' P/ g8 V9 oend- d/ F+ t$ ~" c, d& b' L6 \
2 P( j5 K+ L1 p5 X+ ~- E " d; I/ d% d& k+ o( K# `1 r% u
, q2 M$ Y/ D7 \- W" H! c: }. k V
) L0 H9 g7 m! ^- u) [ (3) 模糊矩阵的转置
(4) 模糊矩阵的λ − 截矩阵
————————————————% S' |2 |# a. D1 i
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