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编程问答

模糊数学笔记-模糊集

發(fā)布時間:2023/12/31 编程问答 34 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 模糊数学笔记-模糊集 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

【參考資料】
【1】《模糊數(shù)學(xué)方法及其應(yīng)用》

1 經(jīng)典集合理論

1.1 集合的特征函數(shù)

定義: 設(shè)A∈F(U)A \in F(U)AF(U),U是論域(論域相當(dāng)于全集),具有如下性質(zhì):
XA:U→(0,1)X_A:U \to (0, 1)XA?:U(0,1)

x→XA(x)={1,x∈A0,x?Ax \to X_A(x)= \begin{cases} 1, & x \in A \\ 0, & x \notin A \end{cases}xXA?(x)={1,0,?xAx/?A?
備注:經(jīng)典集合邏輯上可以表示為一個映射,屬于集合能映射到1,否則映射到0

1.2 映射的擴張

定義: 設(shè)f:X→Yf:X \to Yf:XY,則稱映射f:X→F(Y)f:X \to F(Y)f:XF(Y)為x到y(tǒng)的點-集映射

定義: 設(shè)T:X→YT:X \to YT:XY,稱這個映射為集合變換

經(jīng)典的函數(shù)映射為點-點映射,即上圖中的x到y(tǒng),而通常還有問題需要點-集映射,如x到集合B,以及集合到集合的映射,如A到B。

經(jīng)典擴張原理:

設(shè)映射f:X→Y,x?f(x)=y,?A∈F(X)f:X \to Y, x \longmapsto f(x)=y,\forall A \in F(X)f:XY,x?f(x)=y,?AF(X),令
f(A)={y∈Y∣y=f(x),x∈A}f(A)=\{ y \in Y|y=f(x), x \in A \}f(A)={yYy=f(x),xA},則集合f(A)∈F(Y)f(A) \in F(Y)f(A)F(Y)稱為集合A在f下的像;對于?B∈F(Y)\forall B \in F(Y)?BF(Y),令f?1(B)={x∣x∈X∣f(x)∈B}f^{-1}(B)=\{x|x \in X|f(x) \in B\}f?1(B)={xxXf(x)B},則集合f(B)∈F(X)f(B) \in F(X)f(B)F(X)為B在f下的原像。

備注:這里的經(jīng)典擴張原理實際上是一個定義,將原來經(jīng)典集合論下點到點的函數(shù)定義擴展為集合到集合。如下圖所示:

1.3 二元關(guān)系

a. 等價關(guān)系

定義: 若集合X上的二元關(guān)系R具有自反性、對稱性和傳遞性,則稱R是X上的一個等價關(guān)系。

這個定義在抽象代數(shù)里有提過,等價關(guān)系代表著集合里的一個等價類劃分。
例如年齡相同是一個等價類,它把同學(xué)按照不同的年齡劃分群體。

b. 相似關(guān)系
定義: 若集合X上的二元關(guān)系R具有自反性、對稱性,則稱R是X上的一個相似關(guān)系。

相似關(guān)系不具備傳遞性,例如朋友關(guān)系、同學(xué)關(guān)系,舉例如下:

從相似類劃分可以看到,實際上在相似矩陣?yán)锎碇粋€全1的矩陣,能夠互相轉(zhuǎn)換。

1.4 格

定義:設(shè)集合L中規(guī)定了兩種運算∨\lor∧\land,即a∨b=sup{a,b}a \lor b = sup\{a, b\}ab=sup{a,b}a∧b=inf{a,b}a \land b = inf\{a, b\}ab=inf{a,b},并且滿足如下性質(zhì):
冪等律:a∨a=a,a∧a=aa \lor a = a, \quad a \land a = aaa=a,aa=a
交換律:a∨b=b∨a,a∧b=b∧aa \lor b = b \lor a, \quad a \land b = b \land aab=ba,ab=ba
結(jié)合律:(a∨b)∨c=a∨(b∨c),(a∧b)∧c=a∧(b∧c)(a \lor b) \lor c = a \lor (b \lor c), (a \land b) \land c = a \land (b \land c)(ab)c=a(bc),(ab)c=a(bc)
吸收律:(a∨b)∧a=a,(a∧b)∨a=a(a \lor b) \land a = a, (a \land b) \lor a = a(ab)a=a,(ab)a=a
則稱L是一個格,記作(L,∨,∧)(L, \lor, \land)(L,,)

2 模糊子集

2.1 模糊子集的定義

這里從經(jīng)典集合論的特征函數(shù)衍生出去,對于經(jīng)典特征函數(shù),其映射非0即1,代表某個元素要么屬于這個集合,要么不屬于這個集合。而模糊子集是一個模糊的概率,其特征函數(shù)是一個0到1的閉集,可以理解為有多少概率屬于某個集合。

定義: 設(shè)U是論域,稱映射μA:U→[0,1],x?μA(x)∈[0,1]\mu_A: U \to [0,1], x \longmapsto \mu_A(x) \in [0, 1]μA?:U[0,1],x?μA?(x)[0,1],確定了U上的一個模糊子集A,稱μA\mu_AμA?為A的隸屬函數(shù),μA(x)\mu_A(x)μA?(x)為x(這里可以這樣理解: x是論域U中的一個點,A是U的一個子集)對A的隸屬程度。若μA(x)=0.5\mu_A(x)=0.5μA?(x)=0.5時,稱該點為過渡點,此時最模糊。

舉例:

2.2 模糊集的表示方法

論域U={x1,x2,...,xn}U=\{x_1,x_2, ..., x_n \}U={x1?,x2?,...,xn?},對于U上的任意一個模糊集A,存在隸屬函數(shù)A~(xi)i=(1,2,3,...,n)\underset{\sim}{A}(x_i) i=(1,2,3,...,n)A?(xi?)i=(1,2,3,...,n),表示如下:

  • 扎德表示法
  • A~=A~(x1)x1+A~(x2)x2+...+A~(xn)xn\underset{\sim}{A} = \dfrac{\underset{\sim}{A}(x_1)}{x_1} + \dfrac{\underset{\sim}{A}(x_2)}{x_2} + ... + \dfrac{\underset{\sim}{A}(x_n)}{x_n}A?=x1?A?(x1?)?+x2?A?(x2?)?+...+xn?A?(xn?)?

    注意這里的分號、加號都只是一個符號表示,不是運算意義上的分號和加號。

  • 序偶表示法
    A~={(x1,A~(x1)),(x2,A~(x2)),...,(xn,A~(xn))}\underset{\sim}{A} = \{(x_1, \underset{\sim}{A}(x_1)), (x_2, \underset{\sim}{A}(x_2)),..., (x_n, \underset{\sim}{A}(x_n)) \}A?={(x1?,A?(x1?)),(x2?,A?(x2?)),...,(xn?,A?(xn?))}

  • 向量表示法
    A~={A~(x1),A~(x2),...,A~(xn)}\underset{\sim}{A} = \{\underset{\sim}{A}(x_1), \underset{\sim}{A}(x_2),..., \underset{\sim}{A}(x_n) \}A?={A?(x1?),A?(x2?),...,A?(xn?)}

  • 2.3 模糊集的基本運算

    并 : (A~∪B~)(x)?A~(x)∨B~(x),?x∈U(\underset{\sim}{A} \cup \underset{\sim}{B})(x) \Rightarrow \underset{\sim}{A}(x) \lor \underset{\sim}{B}(x), \forall x \in U(A?B?)(x)?A?(x)B?(x),?xU

    交 : (A~∩B~)(x)?A~(x)∧B~(x),?x∈U(\underset{\sim}{A} \cap \underset{\sim}{B})(x) \Rightarrow \underset{\sim}{A}(x) \land \underset{\sim}{B}(x), \forall x \in U(A?B?)(x)?A?(x)B?(x),?xU

    余 : A~(x)C?1?A~(x)\underset{\sim}{A}(x)^C \Rightarrow 1- \underset{\sim}{A}(x)A?(x)C?1?A?(x)

    圖例:

    圖例看不清,加幾句備注。圖a取交集等于取隸屬函數(shù)A和B中的大值,可以看到上面那條線粗一點;圖b取并集等于取隸屬函數(shù)A和B中的小值,可以看到下面那條線粗一點;圖c取余集等于每次用1減去當(dāng)前的隸屬函數(shù)值。

    3 模糊集的幾個基本原理
    3.1 γ?\gamma-γ?截集

    定義: 設(shè)A~∈F(U)\underset{\sim}{A} \in F(U)A?F(U),對于?γ∈[0,1]\forall \gamma \in [0,1]?γ[0,1],記作:Aγ={x∣A~(x)≥γ}A_{\gamma} = \{x|\underset{\sim}{A}(x) \ge \gamma \}Aγ?={xA?(x)γ}

    簡單講就是把隸屬函數(shù)大于某一個值得元素找出來,它表述對模糊度(可信度)的一種篩選,即低于某個閾值則剔除。

    3.2 分解定理

    定義:數(shù)λ\lambdaλ(屬于[0,1])與模糊集A~\underset{\sim}{A}A?的乘積為λ∧A~(x)\lambda \land \underset{\sim}{A}(x)λA?(x)

    分解定理:
    設(shè)A~∈F(U)\underset{\sim}{A} \in F(U)A?F(U),則A~=∪λ∈[0,1]λAλ\underset{\sim}{A} = \underset{\lambda \in [0,1]}{\cup} \lambda A_{\lambda}A?=λ[0,1]?λAλ?

    上述分解定理表示一個模糊集可以分解成幾個λ\lambdaλ及其截集的數(shù)乘。舉例如下:

    3.3 擴張原理

    根據(jù)之前的經(jīng)典擴展原理我們定義了一個集合到另外一個集合的映射。那么這個集合里的一個模糊子集在此映射下會產(chǎn)生什么樣的模糊子集,就是擴張原理要表述的問題。

    定義: 設(shè)映射f:U→Vf:U \to Vf:UV,稱映射
    f:F(U)→F(V)f:F(U) \to F(V)f:F(U)F(V),
    A~→f(A~)\underset{\sim}{A} \to f(\underset{\sim}{A})A?f(A?)
    為映射f擴張的模糊變換,其隸屬函數(shù)
    f(A~)(v)=∨f(u)=vA~)(u)f(\underset{\sim}{A})(v) = \underset{f(u)=v}{\lor} \underset{\sim}{A})(u)f(A?)(v)=f(u)=v?A?)(u)

    舉例:

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的模糊数学笔记-模糊集的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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