




版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
設(shè)是論域U上的模糊子集.稱(chēng)為與的格貼近度,可見(jiàn),當(dāng)越大時(shí),與就越貼近,雖然當(dāng)與都有完全屬于自己和完全不屬于自己的元素時(shí),格貼近度比較客觀地反映了與的貼近程度但是格貼近度
§3.4擇近原則
也有不足之處,格貼近度的性質(zhì)2表明:
一般
因此格貼近度具有局限性,于是人們?cè)噲D改進(jìn),就得到貼近度的公理化定義.
一貼近度的公理化定義
定義:設(shè)為論域U的模糊冪集,若映射
滿足:則稱(chēng)為與的貼近度.
顯然,公理化定義顯得自然,合理,直觀,避免了格貼近度的不足之處,它具有理論價(jià)值,但是公理化定義并沒(méi)有提供一個(gè)計(jì)算貼近度的方法,因此不便于操作.
于是人們一方面覺(jué)得格貼近度有缺陷,但還是樂(lè)意采用易于計(jì)算的格貼近度來(lái)解決一些實(shí)際問(wèn)題;另一方面,在實(shí)際工作中又給出了許多具體定義.下面介紹一些實(shí)用的具體定義:(3)距離貼近度
當(dāng)論域U為實(shí)數(shù)域R,上面的定義相應(yīng)的變成:
當(dāng)論域是實(shí)數(shù)域R時(shí),下面給出一個(gè)很實(shí)用的正態(tài)模糊集貼近度公式:
設(shè)論域U上有m個(gè)模糊子集構(gòu)成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模型庫(kù),為待識(shí)別的模型,若存在使得則稱(chēng)與最貼近,或者說(shuō)把歸并到類(lèi).二.擇近原則(1)試用格貼近度判別與哪個(gè)最貼近;(2)試用貼近度判別與哪個(gè)最貼近;(3)試用貼近度
判別與哪個(gè)最貼近.
解
(1)用格貼近度得根據(jù)擇近原則判別,與最貼近.(2)用貼近度
得
根據(jù)擇近原則判別,與最貼近.
根據(jù)擇近原則判別,與最貼近.(3)用貼近度
得
本例說(shuō)明,應(yīng)用三種不同的貼近度,其判別結(jié)論是一致的,因此認(rèn)為與最貼近把握要大些.
例小麥品種的模型識(shí)別.
設(shè)論域U={小麥},由5種小麥優(yōu)良品種構(gòu)成的標(biāo)準(zhǔn)模型庫(kù)為{(早熟),(矮桿),(大粒),
(高肥豐產(chǎn)),(中肥豐產(chǎn))}。此處只討論小麥百粒重這一特性。根據(jù)抽樣實(shí)測(cè)結(jié)果,利用統(tǒng)計(jì)方法,已知5種優(yōu)良品種的百粒重分別為如下的正態(tài)模糊集:(早熟)
(矮桿)
(大粒)(高肥豐產(chǎn))(中肥豐產(chǎn))現(xiàn)有一小麥品種,用統(tǒng)計(jì)方法得到它的百粒重隸屬函數(shù)為,現(xiàn)要求識(shí)別從百粒重這一特性上看,隸屬于哪一品種.
解:這里涉及到兩個(gè)正態(tài)模糊集的貼近度,有前面的公式得
所以從百粒重這一特性看,根據(jù)擇近原則,歸并到類(lèi),即為早熟品種。三多個(gè)特性的擇近原則
從前面的例子看到,我們是按小麥的一種特性(百粒重)來(lái)對(duì)進(jìn)行識(shí)別的,這顯然有局限性,實(shí)際上,小麥的主要特性,除百粒重外,還有抽穗期,株高,有效穗數(shù),主穗數(shù)等,它們都可以看成是模糊集。
定義:設(shè)論域U上有兩個(gè)模糊向量集合族則與的貼近度定義為:
由于實(shí)際問(wèn)題需要,為了解決兩個(gè)模糊向量集合族的貼近度問(wèn)題,人們創(chuàng)造了多種貼近度,下面是對(duì)一些常用貼近度的列舉.
定義:設(shè)論域U上有兩個(gè)模糊向量集合族
則與的貼近度也可定義為多個(gè)特性的擇近原則
最后介紹一下模糊模型識(shí)別與模糊聚類(lèi)分析的區(qū)別.模糊模型識(shí)別所討論的問(wèn)題是:已知若干模型,或者已知一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模型庫(kù),有一個(gè)待識(shí)別的對(duì)象要求我們?nèi)プR(shí)別對(duì)象應(yīng)屬于哪一個(gè)模型,即哪一類(lèi).模糊聚類(lèi)分析所討論的對(duì)象一大堆樣本,事先沒(méi)有任何模型可以借鑒,要求我們根據(jù)它們的特性進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆诸?lèi).因此,可以這樣說(shuō),模糊模型識(shí)別是一種有模型的分類(lèi)問(wèn)題,而模糊聚類(lèi)分析是一種無(wú)模型的分類(lèi)問(wèn)題.
但是在對(duì)農(nóng)作物病、蟲(chóng)害作預(yù)報(bào)時(shí),往往是先進(jìn)行模糊聚類(lèi),然后進(jìn)行模糊模型識(shí)別.因此由上可見(jiàn),由模糊聚類(lèi)分析進(jìn)行判別.預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的過(guò)程,實(shí)際上是模糊聚類(lèi)與模糊識(shí)別綜合運(yùn)用的過(guò)程,這里的模型是在聚類(lèi)過(guò)程中得到的,恰恰為模糊識(shí)別提供了標(biāo)準(zhǔn)模型庫(kù).因此,從某種意義上說(shuō),模糊聚類(lèi)分析與模糊模型識(shí)別又是有聯(lián)系的.
§3.5模糊模型識(shí)別的應(yīng)用
模糊識(shí)別的應(yīng)用是多方面的,這里只舉幾個(gè)例子介紹模糊識(shí)別在作物生產(chǎn),育種與害蟲(chóng)管理方面的應(yīng)用。一最大隸屬原則在模糊識(shí)別中的應(yīng)用
例1金衛(wèi)平對(duì)油菜苗長(zhǎng)勢(shì)和長(zhǎng)相所作的模糊識(shí)別.
在識(shí)別油菜苗的長(zhǎng)勢(shì)和長(zhǎng)相時(shí),通常選用4個(gè)因素:綠葉數(shù),苗高
,胚莖長(zhǎng)
,胚莖粗設(shè)論域上的三個(gè)模糊子集構(gòu)成了標(biāo)準(zhǔn)模型庫(kù):{(健壯苗),(瘦弱苗),(徒長(zhǎng)苗)}
,每個(gè)模型有上面的4個(gè)因素刻劃(也是模糊集),即
=(,,,),這實(shí)際上是一個(gè)模糊向量集合族.已知每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模型(油菜苗)對(duì)每個(gè)單一因素
均服從正態(tài)分布(即為正態(tài)模糊集).
即
其中為統(tǒng)計(jì)平均值,為方差.它們的數(shù)據(jù)由表1給出.現(xiàn)有一株油菜苗,其4個(gè)性狀為:
先計(jì)算待識(shí)別的油菜苗對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模型的隸屬度,也就是計(jì)算一個(gè)普通向量對(duì)模糊向量集合族的隸屬度.
對(duì)健壯苗型的隸屬度為
瘦弱苗
因素
健壯苗
瘦弱苗
徒長(zhǎng)苗
待別別油菜苗
綠葉數(shù)60.240.250.95苗高60.240.490.49.1胚莖長(zhǎng)1.80.52.50.430.13.1胚莖粗0.60.30.40.70.50.90.4
表1
現(xiàn)分別計(jì)算如下:因?yàn)?/p>
>0.45,由
的表達(dá)式知,類(lèi)似地,,因?yàn)?/p>
<0.55,所以,由
,得所以:
完全類(lèi)似地,對(duì)瘦弱型苗隸屬度為:
對(duì)徒長(zhǎng)苗型
的隸屬度為
:
按最大隸屬原則,待識(shí)別的一株油菜苗
屬于徒長(zhǎng)苗型
.
二貼近度與擇近原則在模糊識(shí)別中的應(yīng)用
例擇近原則在害蟲(chóng)管理中的應(yīng)用.
在§2.5中曾用模糊聚類(lèi)法給出亞洲玉米螟的測(cè)報(bào)記錄,現(xiàn)在在原有模糊聚類(lèi)法的基礎(chǔ)上,應(yīng)用貼近度的概念和擇近原則,作出對(duì)亞洲螟的測(cè)報(bào).(1)設(shè)論域利用模糊聚類(lèi),將26個(gè)樣本分為4
類(lèi):
Ⅱ(危害較重年份)=Ⅲ(危害重年份)=Ⅳ(危害嚴(yán)重年份)=
(2)4類(lèi)構(gòu)成標(biāo)準(zhǔn)模型庫(kù),其中
:危害輕;
:危害較重;:危害重;:危害嚴(yán)重.
第Ⅰ類(lèi)中的是此類(lèi)中20個(gè)元素的第個(gè)指標(biāo)的平均數(shù);第Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ類(lèi)中的分別是Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ類(lèi)中兩個(gè)元素的第個(gè)指標(biāo)的平均數(shù).與待識(shí)別的樣本相應(yīng)的8個(gè)指標(biāo)(1987年數(shù)據(jù))一并列在表2中.
為了便于計(jì)算貼近度,將表中的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,即作變換將數(shù)據(jù)壓縮到[0,1]上,變成表3所示(仍為).
分
類(lèi)
指標(biāo)Ⅰ28.694.8754.97713.55156.572.8619.535.09Ⅱ29.254.25.6251891.32.719.853.65Ⅲ28.2534.88518124.62.5516.57.75Ⅳ28.52.95.38015148.853.3523.15.351987觀測(cè)數(shù)據(jù)28.26.44.75317154.71.93.6205表2模型
指標(biāo)0.16800.01310.01380.0695100.10850.01450.29080.01640.03200.1676100.18780.01040.21060.00040.01910.1266100.11430.04260.175400.11700.082910.00030.13840.0168待識(shí)別
0.17210.02950.01870.0988100.01130.0203表3
采用貼近度公式計(jì)算得到按擇近原則,被識(shí)別的樣本屬于類(lèi),即1987年為玉米螟危害輕年份,這與第2章§2.5中用模糊聚類(lèi)法做的結(jié)果一致.
例:在運(yùn)動(dòng)員的心理選材中,以``內(nèi)-克”表的9個(gè)指標(biāo)為論域,即,已知某類(lèi)優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員以及兩名選手
試按貼
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 民航運(yùn)輸服務(wù)專(zhuān)業(yè)教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)(高等職業(yè)教育專(zhuān)科)2025修訂
- 鐵道橋梁隧道工程技術(shù)專(zhuān)業(yè)教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)(高等職業(yè)教育專(zhuān)科)2025修訂
- 冠心病合并糖尿病飲食指南
- 稅務(wù)師考試2018課件
- 邏輯思維模式培訓(xùn)課件
- 縣2025年大棚蔬菜基地建設(shè)實(shí)施方案
- 海水晶項(xiàng)目可行性研究報(bào)告
- 2025年中國(guó)北京市房地產(chǎn)行業(yè)市場(chǎng)供需格局及投資規(guī)劃建議報(bào)告
- 中國(guó)烘焙花生行業(yè)市場(chǎng)調(diào)查研究及投資潛力預(yù)測(cè)報(bào)告
- 2025年 昭通市焊工操作證理論考試練習(xí)題附答案
- 2025年河南省高考物理真題(解析版)
- 7數(shù)滬科版期末考試卷-2024-2025學(xué)年七年級(jí)(初一)數(shù)學(xué)下冊(cè)期末考試模擬卷03
- 涼山州木里縣選聘社區(qū)工作者筆試真題2024
- 2025年中國(guó)太平洋人壽保險(xiǎn)股份有限公司勞動(dòng)合同
- 配電線路高級(jí)工練習(xí)試題附答案
- 護(hù)士N2理論考試試題及答案
- 2025年河北省中考麒麟卷地理(二)
- 第23課+和平發(fā)展合作共贏的時(shí)代潮流+課件高一歷史下學(xué)期統(tǒng)編版(2019)必修中外歷史綱要下
- 小說(shuō)閱讀-2025年中考語(yǔ)文一模試題分項(xiàng)匯編解析版
- 缺血性卒中腦保護(hù)中國(guó)專(zhuān)家共識(shí)(2025)解讀
- T/CAPE 11005-2023光伏電站光伏組件清洗技術(shù)規(guī)范
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論