模糊数学的基本思想是隶属度的思想.应用模糊数学方法建立数学模型的关键是建 立符合实际的隶属函数.如何确定一个模糊集的隶属函数至今还是尚未解决的问题.这 里仅仅介绍几种常用的确定隶属函数的方法.
控制论模型 数学的发展也是阶段性的. 经典集合论 只能把自己的表现力限制在那些有明确外延的概念和事物上,它明确地限定:每个集合都必须由明确的 元素 模糊数学 - 产生过程
i) 称Fuzzy 集C A UB ,D A IB 为A 与B 的并(union )和交(intersection ), 即 他们相应的隶属度μ (x),μ (x) 被定义为 ii) Fuzzy 集AC 为A 的补集或余集(complement
确定评价指标体系 从而得到量化的评语论域;接下来要按照评价目标的要求选择恰当的模糊算子,建立模糊综合的运算公式,即评价的数学模型;然后就可以按照评价指标体系设计评语样本采集表,进行样本的采集和数据的处理,代入运算公式,得到评价结果;最后还须对所得到的评
取max(b 1 ,b 2 ,…,b m )=b i
两层模糊综合评价模型的示意图 因此,第一层评价向量的数学模型为: 为两层模糊综合评价模型的示意图. 效果评价指标体系的模糊综合模型, 网络化学习 为已知时,应用模糊矩阵的复合运算,可以相应建立 和模糊关系矩阵 当权重向量
①模糊控制器的结构选择二维输入,单维输出结构模式:以浊度偏差e(取一段时间内沉淀水浊度的平均滤波值与目标值S之差)和浊度偏差的变化率ce(取相同一段时间内浊度偏差变化的微分值)作为输入,加药量的变化量U作为输出控制变量. Ku为输出比例因子,Ke、Kc
图1 隶属函数图 *解 不难求得A(x)和B(x)的交点坐标x=50,于是 3.黎曼贴近度 若U为实数域,被积函数为黎曼可积,且广义积分收敛,则 例8 设U=[0,100],且 见图1.求黎曼贴近度N1(A,B).
⑷基于模糊数学的方法 此方法不需要建立精确的数学模型,适当地运用隶属函数和模糊规则,进行模糊推理就可以实现模糊诊断的智能化.但对于复杂的诊断系统,要建立正确的模糊规则和隶属函数是非常困难的,而且要花费很长的时间.对于更大的模糊规则和隶属函数集合而言,难
3.模糊聚类分析 模糊聚类分析是从模糊集的观点来探讨事物的数量分类的一类方法.该方法主要针对的是这样的问题,即样本空间P中的元素含有多个属性,要求对其中的元素进行合理的分类,最终可以以聚类图的形式加以呈现.下面分析一种基于模糊数学的聚类评价模型构建过程
模糊数学是研究和处理模糊性现象(或概念)的数学方法,而不是把数学变成模模糊糊的东西,它所要处理事物的概念本身是模糊的,即一个对象是否符合这个概念难以确定,我们称这种不确定性为模糊性. (站内联系TA) 作者:
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. 8个IMF分量及其频谱 随着模糊集理论的出现,人们在K-均值算法的基础上提出了模糊均值聚类算法,其核心思想是:设数据集 以边际谱能量重心与边际谱信息熵组成辐射原信号样本的特征向量. 2.2. 识别分类模型(模糊均值聚类算法) 在前面的模
对安全性、可靠性、经济性指标进行量化分析后提出了量化指标,排除了主观因素的影响.引入三角模糊数判断矩阵,计算各因素的权重,构建模糊综合评价的数学模型,并以此模型对大量液压支架进行综合评价,结果与实际情况相符.验证了该模型的实用性和可靠性,为今后液压支架寿命
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