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[建模教程] 模糊模式识别

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    1#
    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)。+ S) \# |# O5 k
    8 P0 a4 o. n0 H+ J; v
    1 模糊集的贴近度
    , p7 y: a2 E8 ]. x8 k* B贴近度是对两个模糊集接近程度的一种度量。# [; \3 E1 \6 h6 S" [* ^
    # g" [2 ^: d0 j2 [+ O
    【定义 10】 设 A, B,C ∈ F(U) ,若映射3 z. m% r: T* P8 P. D7 y& F
    # C4 R9 a  |* O; Z: I  v' k$ c! C
                           N : F(U)× F(U) →[0,1]
    ; s7 E: C6 o, m8 L& K% O: L/ x# L( T& V& u! w4 w
    满足条件:+ J) i0 l" n* z/ D) o3 I- O

    2 M* A, U6 w1 `+ E* L(1) N(A, B) = N(B, A) ;( U0 c# X/ `' r) T
    / t; `# i; @3 R% Y
    (2) N(A, A) = 1, N(U,Φ) = 0 ,这里Φ 为空集;, q  A$ P. {  `' S$ d

    1 g2 j. H# B# J) \2 a, G( \* h(3)若 A ⊆ B ⊆ C ,则 N(A,C) ≤ N(A, B) ∧ N(B,C);
    * k2 r  {$ x$ h! _- N& q+ [3 U
    ) m3 f# Z) h% X6 L$ Z  D5 T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。, P& f2 T" D: G" ~  T0 H
    , [. J7 C( [; Z/ s6 W
    1.海明贴近度  v6 Z! X: j$ p
    1 f0 B$ n$ Z1 @6 J, I

    $ H; B" ^* ]) ?
    8 M! W, B6 y/ U; Q$ l0 O" L当U 为实数域上的闭区间[a,b]时,则有  c- L3 }" b9 ^- u8 a7 K: M
    $ S/ z, ]( X3 \! r# J

    : r5 \! w; @# U2 Y0 }
    ( m; F7 U& Y! B2.欧几里得贴近度& E3 P1 p  Y# W- Z

    4 ~/ v& }( W6 w- i% G2 A7 T6 i
    # a% v5 ]3 a" k8 Q) c: C2 o: H, d6 ]4 m
    7 R  f" ~/ I; d% _5 Q& O: p: G! a) L
    3.黎曼贴近度
    ! F1 a  I% w/ y& m' T若U 为实数域,被积函数为黎曼可积,且广义积分收敛,则
    ) f  R! r, Y; ~+ W4 o" X# P; B" d4 m* Y! B3 `* F# X/ K& d+ i. Z2 _
    - H7 g$ _4 B+ g

    : o2 I7 k* l9 Q& i2 I  {
    ; k6 ~( y. t4 V/ d. ]9 \
    * E0 X7 r* f' V/ C# u! p0 ?$ C% m/ [4 X$ p/ f
      Q  U% h9 w( _( s. ^" Z$ R
    计算的 MATLAB 程序:
    0 [: y$ W2 I/ x, K- t" k* e# z$ d& q3 o  v3 }; H% x
    i)编写定义函数 A(x) ∧ B(x)的 MATLAB 函数; \/ p( k% e3 e5 N0 t

    + l9 |; |' B. c1 P5 q% efunction f1=jixiao(x);( o0 I: B. k. a# H" ^& @
    f1=(x>=20 & x<50).*(x-20)/40+(x>=50 & x<80).*(80-x)/40;
    % L+ L0 d' u! l& j+ U, r- I* E/ `0 \2 g% t! y$ Z
    ii)编写定义函数 A(x)∨ B(x)的 MATLAB 函数
    2 R3 v! @9 F2 ]& q- [8 F: ?- |5 x- C* U! C. k
    function f2=jida(x);
    3 [2 h8 j5 n/ ?* c* S) ff2=(x>=0 & x<40)+(x>=40 & x<50).*(80-x)/40+(x>=50 & x<60).*(x-20)/40+(x>=60 & x<=100);
    $ ?# c8 C- I0 L$ m3 i( J  d
    # p1 U, t8 W' u7 _: W# `. e  {iii)利用 MATLAB 的积分命令 quadl 计算2 T. T4 w7 T1 M# G3 w" _$ _
    & ]0 i. l* P0 s: V. h1 p7 r
    N1=quadl(@jixiao,0,100)/quadl(@jida,0,100)& E8 J; X! d* k0 _9 x/ M
    1 K7 c' i( d- A- S8 c+ |, l
    例 9 设U = R (实数域),正态型隶属函数
    5 L$ H8 q  i2 J% V
    % `( D8 w8 m, U  w( F8 Q! [5 x) K, s7 y* h- F
    # v# E1 F; |$ V% W' [$ p0 U

    3 e' y' y+ ]0 A4 W! k0 E
    . \/ \2 H+ }9 u8 r6 a0 w' _! G, g6 f" B1 A3 z
    2 格贴近度
    : D4 W# S7 @) k- x: w5 S+ s7 n( @

    为模糊集 A, B 的内积。

    内积的对偶运算为外积。

    ! U3 V- ~3 A4 D6 l& T# U

    $ P- O- @% M* L! H% P7 ^) j, s5 F# D/ h& |6 ^

    # ~& s* S) E" m" r8 f' S/ w
    7 F5 a( g, A) Q4 F0 ^4 H* r% _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。; l6 w) B  g  q6 o: v4 s
    ' z3 N2 s" {- O( P! p  C
    ' z* p& {) ~' W
    8 X' M' d! x' O2 {% V- \# f

    : F* j" _, Z9 \9 S' z9 B1 F+ K/ h* w8 o% p* k
    解法 II(黎曼贴近度法)
    9 q0 Z% ~. g( k  X- s+ U+ V9 _7 @' k; q0 L

    * f! Z) w9 K1 M
    - t# O5 f! ?' f. E, M5 r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。
    ! ^# m6 j" F( N5 a2 z! Q  z! W
    3 模糊模式识别原则
    7 u- M1 J% c; p3 n5 b" o! o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。- }/ T7 k# X9 @3 l
    ( f' _- w% R- W9 |7 X
    2.3.1 最大隶属原则
    " I/ B, o& M2 S) _3 i0 |, `% \9 B

    : H/ W5 r* W6 P
    7 F5 n0 q) }3 j  |& B0 P' d1 ^- Q3 \4 O% ?9 B* y

    , h! E. B/ I3 z+ f# r. v0 L
    5 R* z2 {$ k* N) F( h$ X2.3.2 择近原则
    . T# y6 p8 ?3 R$ I' I" `0 ?- v$ \) x/ K  ], i# F/ s5 {) C
    5 b$ b+ B2 U0 P) E

    5 i, _2 N& ]9 q$ a" O
    : I; Y3 F  @/ M! r
    - r  M8 b3 J  T6 n! B$ Y$ o
    / Q& |' W5 m1 J% v, W. z计算的 MATLAB 程序如下:
    ' d: |5 m! K8 Z% r; I. ~+ M) X# J" c
    a=[0.5 0.4 0.3 0.6 0.5 0.4
    / ]% {. w6 e$ n3 _& k0 E 0.3 0.2 0.2 0.1 0.2 0.2, m& Y1 B& P. `% F
    0.2 0.2 0.2 0.1 0.1 0.2
    . s# U2 N- H8 N0 C5 y; ^ 0 0.1 0.2 0.1 0.1 0.16 s8 L: B5 `8 D: }% G9 d0 J
    0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1];- Z, h) L! D! E* u1 N
    b=[0.4 0.2 0.1 0.4 0.5 0.6];! q) b' z+ M2 z3 N6 |" p& ~
    for i=1:5
    1 m) a6 J6 K% `/ d/ x+ d/ r+ a    x=[a(i,;b];
    1 `& t: ?% t/ s: r) R    t(i)=min([max(min(x)) 1-min(max(x))]);
    ' C+ j) f" z6 r& \# y( K0 fend
    ( s" w' K. l' Z1 m; G4 v5 Lt4 w: @3 |% D5 Z
    # I6 k4 p- o3 w* Z  @# o' V" c
    2 [7 Z; g5 l: ?2 R/ ]  E9 R" F# o
    ————————————————
    3 [$ E! ]% h' Z6 k0 z8 z; ~& _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。
    ) a+ m) \& s) m, A原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89893887
    1 E1 V; [6 P& j$ D
    ! ~! b$ m- Y! u6 B- h2 Z& F3 v0 M/ m& u& B. q) b
    zan
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