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模糊数学建模;序言;
用数学的眼光看世界,可把我们身边的现象划分为:
1.确定性现象:如水加温到100oC就沸腾,这种现象的规律性靠经典数学去刻画;
2.随机现象:如掷骰子,观看那一面向上,这种现象的规律性靠概率统计去刻画;
3.模糊现象:如“今天天气很热”,“小伙子很帅”,快慢、大小、高矮胖瘦、美丑、黄昏、黎明…等等。;数学是精确性科学,如何用数学描述模糊现象?;如:考虑年龄集U=[0,100],A=“年老”,A也是一个年龄集,
u=20?A,40呢?…查德给出了“年老”集函数刻画:;再如,B=“年轻”也是U的一个子集,只是不同的年龄段隶属
于这一集合的程度不一样,查德给出它的隶属函数:;一般地,为研究某事物的规律性,总是先给定义目标集,如研
究年龄规律,取[0,130],它表达了问题的总范围,称为论域,
一般记为U。下面在论域U上定义模糊集;例设论域U={x1(140),x2(150),x3(160),x4(170),x5(180),x6(190)}(单位:cm)表示人的身高,那么U上的一个模糊集“高个子”(A)的隶属函数A(x)可定义为;还可用向量表示法:;如何确定隶属函数:;模糊矩阵;合成运算;截矩阵;模糊关系:;模糊集合的贴近度;贴近度应用举例:文字识别;;;从手写板中读取的内容为:
X(6)=(0,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1,1,0,1,1,1)
计算Hamming贴近度:
NH(Y,X(6))=1-(∑|yi-xi(6)|)/16=0.813
假设设阈值为0.8,那么由此判断出手写板读取的内容为“6”。;综合评判;=“运算功能〔数值、图形等〕”;;评判集;同理,对存储容量,运行速度,外设配置和价格;据调查,近来用户对微机的要求是:工作速度快,外设配
置较齐全,价格廉价,而对运算和存储量那么要求不高。于
是得各因素的权重分配向量:;假设进一步将结果归一化得:;1.4定性指标的量化处理方法;按国家的评价标准,评价因素一般分为五个等级,如A,B,C,D,E。
如何将其量化?假设A-,B+,C-,D+等又如何合理量化?
根据实际问题,构造模糊隶属函数的量化方法是一种可行有效的方法。;假设有多个评价人对某项因素评价为A,B,C,D,E共5个等级:{v1,v2,v3,v4,v5}。
譬如:评价人对某事件“满意度”的???价可分为
{很满意,满意,较满意,不太满意,很不满意}
将其5个等级依次对应为5,4,3,2,1。
这里为连续量化,取偏大型柯西分布和对数函数作为隶属函数:;根据这个规律,对于任何一个评价值,都可给出一个适宜的量化值。
据实际情况可构造其他的隶属函数。如取偏大型正态分布。
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