模糊集的贴近度 模糊模式识别教学PPT课件.pptx

第 2 章模糊模式识别;第二章 模糊模式识别;2.2 模糊集的贴近度;贴近度函数;海明贴近度;欧几里得贴近度;黎曼贴近度;[P33例1]求黎曼贴近度N1(A,B);[P33例1]求黎曼贴近度N1(A,B);[P33例1]求黎曼贴近度N1(A,B);[P33例2]求黎曼贴近度N(A,B);[P33例2]求黎曼贴近度N(A,B);[P33例2]求黎曼贴近度N(A,B);2.3 格贴近度2.3.1 F集的内积和外积的定义;F集的内积和外积运算举例;F集内积和外积的性质;F集内积和外积的性质;[性质4] 的证明;F集内积和外积的意义;F集内积和外积的意义;格贴近度的引理;证：由F集内积和外积的性质和格贴近度定义，得： 而 ;2.3.2 格贴近度的定义;格贴近度计算举例;格贴近度计算举例[P36例1];格贴近度计算举例[P36例1];格贴近度计算举例[P36例1];其他实际应用中常用的贴近度;其他实际应用中常用的贴近度;其他实际应用中常用的贴近度;其他实际应用中常用的贴近度;2.4 模糊模式识别原则;;择近原则举例[P38例2];择近原则举例;F模式识别间接方法的一般应用步骤;2.5 确定隶属函数的方法;隶属函数的特征;隶属函数的特征;隶属函数确定方法1：直觉法;隶属函数确定方法2：推理法;隶属函数确定方法3：F统计方法;隶属函数确定方法3：F统计方法;隶属函数确定方法3：F统计方法;;隶属函数确定方法3：F统计方法;隶属函数确定方法3：F统计方法;模糊数学 vs. 概率论;概率统计;模糊统计实验基本要求;概率统计与模糊统计;概率统计 研究对象：随机现象。 确定：事件本身含义明确。 不确定：事件的发生与否存在不确定性。 这种不确定性称为随机性。;;隶属函数确定方法4：多相F统计;隶属函数确定方法4：三分法;隶属函数确定方法4：三分法;三分法举例;三分法举例;隶属函数确定方法5：二元对比排序法;二元排序法——1. 相对比较法;二元排序法——1. 相对比较法;二元排序法——1. 相对比较法;二元排序法——2. 择优比较法;二元排序法——2. 择优比较法;二元排序法——3. 对比平均法;隶属函数确定方法6：F分布法;隶属函数确定方法6：F分布法;矩形分布(参数：a, b);梯形分布（参数：a, b, c, d）;抛物型分布（参数：a, b, c, d, k）;正态分布（参数：a, ? ）;岭形分布（参数：?, ? ）;岭形分布（???数：a1, a2 , a3, a4 ）;岭形分布（参数：a1, a2 , a3, a4 ）;岭形分布（参数：a1, a2 , a3, a4 ）;选择模糊分布的两种方式;F分布的应用;F分布的应用;;作业三