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[建模教程] 模糊模式识别

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    发表于 2020-5-26 15:21 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    本节我们假定论域为U ,U 上的模糊集的全体记为 F(U)。
    . G- O" [$ q+ k" o" s$ G& K# J, c* S( k  J
    1 模糊集的贴近度* c$ D0 H9 l1 c1 ?  k7 j( A. `
    贴近度是对两个模糊集接近程度的一种度量。
    ' q% I! ~, J! P" v* Y* b+ F4 o5 N
    - R  e- r3 e* e  {. \$ ]【定义 10】 设 A, B,C ∈ F(U) ,若映射
    ) B5 [( Q' X6 {! a4 b2 r8 k5 _+ l# Z$ @# p9 }* a
                           N : F(U)× F(U) →[0,1]
    * @% p/ J! m' V) I0 q! W# X8 P# X$ j! H- ]! x) I; E4 p! e
    满足条件:
    + E" R! j$ P1 T' _9 ]; J0 K8 D/ L! v7 K$ \$ P, D  T2 @6 T
    (1) N(A, B) = N(B, A) ;3 \7 |' ]: f4 P8 b: f" S; `3 p

    " e! B- m9 ~0 [7 K(2) N(A, A) = 1, N(U,Φ) = 0 ,这里Φ 为空集;. Z% V- t) ^' r- L
    % d2 w; p$ t. s9 M' `
    (3)若 A ⊆ B ⊆ C ,则 N(A,C) ≤ N(A, B) ∧ N(B,C);1 O9 h' b( O$ o) w0 C5 _% i

    " i4 c) c* B- R" ?  ?* W; K" \; w4 [则称 N(A, B) 为模糊集 A 与 B 的贴近度。 N 称为 F(U)上的贴近度函数。
    2 N0 k) e  y0 _4 R; r9 n. e1 C, w% f; J+ W  B% ~' c& b( M
    1.海明贴近度
    ! Q& q; s' M$ d# J' I. U+ Q4 n- \4 T5 w

    7 s9 _/ b/ i6 T8 P7 R
    $ `' w9 n) X( k: p& `9 l* n当U 为实数域上的闭区间[a,b]时,则有
    % ]5 a, k4 P( k, A. V
    ( C) C- F' r$ N1 o8 \, M1 [% {% u
    - H* I5 ]2 g/ M  h
      F- X8 B5 U2 |+ h% D2.欧几里得贴近度
    6 F- t. I2 z; _5 K+ J! a4 c9 @% c4 C" Z# H

    / a1 m4 I" p% R$ o/ ~+ p# N8 r: W3 |6 `( Y4 a& k
    ' Z* X$ ~5 D. I; {
    3.黎曼贴近度' W* X/ @# y& T" V
    若U 为实数域,被积函数为黎曼可积,且广义积分收敛,则
    8 t; |' `8 q- d5 c. v9 E! c7 U% k8 V" I: N* ?9 Z

    % g6 x( j8 P. X  S# k0 @
    & J! t, }& l6 @2 ?5 x/ t" {' x
    2 x& C" M1 E) {  f5 m) J6 \
    * @! f7 \( ^: r5 T
    " C, d6 s  b/ T  X9 e2 [( a
    1 A+ |7 Y% A% S) }计算的 MATLAB 程序:
    2 D) G; h6 E% U* p. V) Z: _1 L( V
    2 n$ Z- D$ F$ v! ki)编写定义函数 A(x) ∧ B(x)的 MATLAB 函数. R1 g, F4 b! V+ c
    5 B8 N* |0 @6 m4 e
    function f1=jixiao(x);
    8 l: X. `# X, [, g- P) o( ^" \f1=(x>=20 & x<50).*(x-20)/40+(x>=50 & x<80).*(80-x)/40;
    , y2 E$ ?: i. a
    - w! ]' M, t1 b. q2 d% S/ Mii)编写定义函数 A(x)∨ B(x)的 MATLAB 函数
    ' ^9 F* L! {* E3 C! m9 l4 z& Q6 D* N3 Z' b
    function f2=jida(x);
    : T- ~# O& \' W3 D. kf2=(x>=0 & x<40)+(x>=40 & x<50).*(80-x)/40+(x>=50 & x<60).*(x-20)/40+(x>=60 & x<=100);, i' ?0 w7 B0 i/ c' t& M
    ) ^0 ^. q, V- J8 d+ ^$ [
    iii)利用 MATLAB 的积分命令 quadl 计算
    ; I. G+ L* a! g* B, f6 j
    . v# f! b- n. C' ~' n8 W1 zN1=quadl(@jixiao,0,100)/quadl(@jida,0,100)4 M) K' Y7 |7 v6 |3 d
    ( s( \" ~9 C8 ~' O, k* w
    例 9 设U = R (实数域),正态型隶属函数; Z# n0 F/ P& \' v+ D
    + S! E/ n1 m" h4 j* F+ ^- i! S0 Z

    8 M! i% n' M" P0 P! c3 [2 g; k' m. A
    6 Q: Z; v) j: B' D1 _

    ! l+ W8 f  t- o$ M4 G6 O1 e2 c6 h1 \0 f1 S# Y! H2 V
    2 格贴近度  q4 e% w& M# A- U4 w

    为模糊集 A, B 的内积。

    内积的对偶运算为外积。

    3 P) m8 }1 X% e# ^6 \8 Q

      y) }  [3 l! t. y! W/ p$ Q* ?4 F6 j0 I  n+ G* V" C; W- M

    / r" b; @' x( z) d5 p" R; U# G/ S" K2 A; o# @6 D
    由性质发现,给定模糊集 A ,让模糊集 B 靠近 A ,会使内积 A ⊙ B 增大而外积 A⊗ B 减少。换句话说,当 A ⊙ B 较大且 A⊗ B 较少时, A 与 B 比较贴近。所以,采 用内积与外积相结合的“格贴近度”来刻画两个模糊集的贴近程度。1 ^4 c, Z' C- [( ~
    9 y6 J: J, C5 X2 x2 h
    - D. n" @- z0 {( C- T7 M- j

    7 N- [# T- q8 R/ B0 v" R. k9 [% M
    ) w  C8 d0 }: c8 [2 I1 ]  \: b5 ]3 f6 p) d2 P: ~
    解法 II(黎曼贴近度法)& `; b; i6 N5 q5 p+ q
    2 j. q4 R# q* L. W6 Q, s
    ! [' b9 E9 s7 i3 M2 o0 X* B

    0 |" B# f# i# {0 W, x' j求解式中各积分非常麻烦,这里就不解下去了。不过已经发现,求解此题,以选择 格贴近度法最好。) X/ L0 t$ V; a" B

    9 T2 q6 y. g) j3 e3 模糊模式识别原则
    ( k3 n/ K$ M2 r, n# ^2 W' J模糊模式识别大致有两种方法,一是直接方法,按“最大隶属原则”归类,主要应 用于个体的识别;另一是间接方法,按“择近原则”归类,一般应用于群体模型的识别。5 m( I- ~* ^- b% d) Q1 u# P$ H
    9 H/ ]& L5 E& C" n( _
    2.3.1 最大隶属原则% |  Z. S) ~: O. S& y  q' B
    * g+ I) ?, I" W& ^% q6 w' O
      b' k: B# R  C' j. z! F& E4 t

    " y9 t$ T) g% L+ {" X
      M; z- F0 S* B3 f9 q, W
    0 z; W+ \$ g" _# o& m- [, D# w* {
    2.3.2 择近原则2 h' G& h1 l: d, s1 F2 d
    ' S/ ^# Z# T7 ^* R

    ) Q( D7 h! ~7 P; g. D
    # u- E& [) T) v0 v7 ?
    / j1 @. l  k+ J: x  V- L! S+ R1 R1 I4 G4 P+ H# @* M/ Y
    0 u& {: [4 U5 N+ M! S
    计算的 MATLAB 程序如下:0 f' m/ T  T" E$ \
    1 L3 A3 L$ E2 {) g. M: J. l; Q+ `+ m
    a=[0.5 0.4 0.3 0.6 0.5 0.4
    / z& l- e  R4 G  L 0.3 0.2 0.2 0.1 0.2 0.29 R8 o& ?, l/ R$ Q
    0.2 0.2 0.2 0.1 0.1 0.2& [: L& z& F4 v5 q7 Y
    0 0.1 0.2 0.1 0.1 0.1. T% k: Y. G: a
    0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1];5 U# X0 O  W& U% i
    b=[0.4 0.2 0.1 0.4 0.5 0.6];
    ; f6 b# u0 E3 m. b, kfor i=1:5
    2 u) Z7 J; H0 \* q    x=[a(i,;b];1 ^7 Y5 h: f8 V) `4 {" c- ~
        t(i)=min([max(min(x)) 1-min(max(x))]);1 `/ F& D* r! T1 A8 `
    end
    : O) ^  y1 |  U' r2 O+ Yt4 I/ s, @: L! n3 H
    + m3 y% G  O- {+ O) c$ n7 C

    ' @$ e( d) H2 E  T0 `; H————————————————2 m% L+ |# i: w! g& ]# ^1 \
    版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。/ V: H: V5 \2 N$ L' A7 {1 O
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89893887" L2 G4 N! |( k

    ! S8 G! z/ ?6 \5 y- u% C
    9 d5 N( C# Q/ ^2 ~
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