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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)。
    8 i4 j1 \  o5 o& L- i
    * V& O5 z; d) w1 模糊集的贴近度, W& F7 ~$ ]4 Q% z3 i
    贴近度是对两个模糊集接近程度的一种度量。
    9 [  y( z' D) [8 x6 x- F% o& v; A/ c* j9 C" v0 J& N
    【定义 10】 设 A, B,C ∈ F(U) ,若映射3 y/ z: Q+ S$ P0 {/ D0 t' i

    % A2 }" {' W' [% `, P                       N : F(U)× F(U) →[0,1]4 B+ R3 z9 j, x! i- s; _

      `9 ~/ ]% S+ N- s! |9 f- ]- v3 u满足条件:" H+ U! C- d1 Y6 P
    0 ?: m, n. e0 G: C+ z8 z* R9 Z
    (1) N(A, B) = N(B, A) ;
    ( s4 C4 i* y, h# [/ n. C% W, z3 g3 x$ }' P9 y
    (2) N(A, A) = 1, N(U,Φ) = 0 ,这里Φ 为空集;- ]+ M+ G6 A' O* |

    / s" |! Y' U3 Q) O4 l8 _" V+ s9 T& l(3)若 A ⊆ B ⊆ C ,则 N(A,C) ≤ N(A, B) ∧ N(B,C);
    . U; d( g& ]5 ]9 [2 U% J! p
      y7 c; c. C, j  X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。
    ' h$ j7 B) O. r' K* U  F* y6 W4 x, I, V3 L& o) _2 e
    1.海明贴近度( w7 R% h5 X; V# Z9 H

    : t2 a1 Q  |. T: Q9 i6 R! Q# m5 s4 J( d6 n
    4 [& Z3 p; b' X6 p8 A  b# f: D* M
    当U 为实数域上的闭区间[a,b]时,则有
    ; R% Z1 C6 ]2 M# E6 ]8 i. R1 d4 q( e
    $ B/ N$ u* G1 P; m3 s  u8 v

    8 z- {  N) @. e, f! C6 X2.欧几里得贴近度  ~( W6 S3 j: i4 s

    5 Y9 f  A/ S9 [# p- w& Y9 a" b0 \
    $ g8 t6 Z4 m0 m0 U% A8 {: ^
    / m; `2 \' V7 L' t6 b% S5 y% O& [+ u& u- y) s9 j1 @0 v
    3.黎曼贴近度
    7 v& V3 B5 m1 {  v+ s若U 为实数域,被积函数为黎曼可积,且广义积分收敛,则
    * F% B8 k5 g/ B$ U6 v9 y: \0 Z# z. I0 a4 n" _# a3 V
    & o% h" R# ~: ~% F5 ~
    1 W& `$ g! Y* `  e) R+ s# w7 ?
    / A) Q0 c0 Q8 x" N# R7 r

    - W# |" x/ }; G% R; U. V- s/ e+ x. ^6 H* F

    " E% ^0 J% c8 r9 F& Q+ X# S计算的 MATLAB 程序:
    / K3 K/ r5 H2 H% B. G/ b1 w/ B; m* T% H3 k/ x* n" [
    i)编写定义函数 A(x) ∧ B(x)的 MATLAB 函数
    % o7 S. c: t* |/ H* I# |
    . m( Z, g  f  S" o9 g8 pfunction f1=jixiao(x);# Z& s% p+ {' d
    f1=(x>=20 & x<50).*(x-20)/40+(x>=50 & x<80).*(80-x)/40;
    3 V$ V" Y4 z" s3 X# L" J" o+ {3 }$ _  s4 Y
    ii)编写定义函数 A(x)∨ B(x)的 MATLAB 函数, }5 I  t# S2 H8 N. a2 T! ~

    : y+ `- X# D: A- v$ b: x' `function f2=jida(x);
    , I% ^$ |: E7 l0 a, rf2=(x>=0 & x<40)+(x>=40 & x<50).*(80-x)/40+(x>=50 & x<60).*(x-20)/40+(x>=60 & x<=100);
    6 d4 x. l2 I0 ~) o3 f5 _+ z$ \- m2 x
    iii)利用 MATLAB 的积分命令 quadl 计算/ Q$ K9 a* K. [$ N$ @+ U  y2 t6 y
    ' ?& x' d6 R& z+ z) t% E" ~
    N1=quadl(@jixiao,0,100)/quadl(@jida,0,100)
    * \( Z5 g' b' R/ c% _4 O# X- \; I  I  H- R! y+ i& {7 t
    例 9 设U = R (实数域),正态型隶属函数/ K/ ?- A% v) t$ P* {% R5 @

    : [6 b  @  n) F  o; P0 n) U( r  Q2 }1 E5 i  ?1 x
    , s3 |+ D- b4 R  m3 K0 m1 G
    . \/ I. b1 [8 n+ i- r) s

    ' D4 f6 ]/ \; X& e- @/ a$ S
    # C& l: _& f* q1 l+ e2 格贴近度
    : Z' W3 M$ h( B. v4 k  [' E- o

    为模糊集 A, B 的内积。

    内积的对偶运算为外积。


    1 O+ z$ X. y8 O5 S, M6 L7 m. K' F/ f' Z3 `

    3 X0 k) r( H9 |, Z& C5 V4 E4 Q* O; x; Z; z

    ( ?3 f7 t' y9 o$ r1 v7 i  L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。+ Q. E) P2 l3 E: `2 H% E. ~4 f# {4 F
    * j* G0 @( n# S# Z1 e) P& }
    0 v3 s5 S/ T0 H6 t; `$ l6 v

    ( c$ s$ {7 T7 X2 N+ {! h; \/ q1 l# R5 p' ]( a1 ]

      A# G1 t, i6 R' K6 X解法 II(黎曼贴近度法)- N. T/ u; P  C$ g4 o
    9 b5 H5 q: `; ~1 j% P7 v
    8 Q7 f2 P9 T4 a  z4 Q2 t+ I
    " V& k; z  P  R8 n+ l* B
    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。
    ) e9 q& i0 K5 r+ L( @+ e  k+ v3 F( J. d1 U5 I5 w
    3 模糊模式识别原则
    ! U; Z" d! z5 {* L" x& U( k- T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。& e( b# Y* V: D7 j; J2 r( L+ q1 U

    ; l7 M3 |/ F% E- W  C2.3.1 最大隶属原则
    8 E7 b! j8 @, o$ O4 E7 j) J9 v6 Z( n0 N2 ~+ u( s

    : `  z& a/ o" H1 A9 l" Z2 O# P2 b5 X( G9 ~9 I; {

    - t" F* a3 |; P
      u+ T( k( S3 c+ Q4 @
    # o. k: H$ I/ |5 }: l$ u* V2.3.2 择近原则
    1 a+ |& ]' ~0 ~* f" K- Y
    ! l9 [  ]  `& M; E+ C6 W7 u/ E' c9 V6 N( {, y" |

    0 j" `8 N; R7 v& w" @6 B6 ?
    % {& V6 x# B- V3 C' t' o4 g/ N4 W2 F( E% q; _5 s. k

    - A  [& ]0 |! \9 _5 I计算的 MATLAB 程序如下:+ j' m# a/ {2 s" B. H. D2 E
    7 M/ P/ q2 I2 X
    a=[0.5 0.4 0.3 0.6 0.5 0.4
    : D$ B0 z0 E: x) _) }& ?+ d5 p$ u 0.3 0.2 0.2 0.1 0.2 0.2
    & y' {4 V+ g  X, c 0.2 0.2 0.2 0.1 0.1 0.2
    8 f3 A; b3 x* i. O6 z 0 0.1 0.2 0.1 0.1 0.1
    & f3 `; p/ x, [: z- t 0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1];
    7 _: A" K& n3 }2 Z! m: Vb=[0.4 0.2 0.1 0.4 0.5 0.6];
    2 F' s% p* T( afor i=1:58 y) ^+ E. Y5 w9 V' V# d% j
        x=[a(i,;b];
    : y, d7 [) u0 {3 W5 l    t(i)=min([max(min(x)) 1-min(max(x))]);
      t( V. Q9 S4 _8 H" Q- J# Wend
    + X% ?& ^6 D0 H$ Z' z4 ?/ D$ ft& i4 l9 G3 t0 t6 ]$ C8 V5 Q
    $ s3 `2 @" U0 |: G3 {0 U
    4 s" {1 c/ N+ d9 |! ]9 B3 \; @
    ————————————————
    $ Z1 t% {+ C' u' t; E% \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。
    : }' p0 s5 E. `3 x' _7 ?原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89893887' d. Q+ N( U. X1 C
    8 D1 l1 U  W' S' r0 D3 q

    % _/ g1 v2 n- f3 X, Q4 v
    zan
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