基于模糊集合论的信息融合技术模板.pptx

基于模糊集合论的信息融合技术;;1. 模糊数学基础;;; ;（2）模糊集合的表达方式;(二)当论域 X 为连续集时: Zadeh表示法：;（3）模糊集合的运算; ;4.1 模糊集合论基础;;（4）隶属函数的参数化; ; ;（5）模糊集合与普通集合的相互转化;（5）模糊集合与普通集合的相互转化;模糊关系表示两个以上集合元素之间关联、交互或互联存在或不存在的程度。 令X和Y是两个论域，则模糊关系R(X,Y)是X ×Y空间中的模糊集合，可表示为 式中： ×为直接积算符。该式称作X ×Y的二元模糊关系， 实际上就是一个二维的隶属函数。;例：如果 , ，则模糊关系的隶属函数定义为 例：X=(3,4,5), Y=(3,4,5,6,7), 模糊关系表示为关系矩阵，;（7）模糊关系的运算;4.1 模糊集合论基础;例：上式中 , , , R＝“x与y有关”和S=“y与z有关”可以表示为以下的关系矩阵： 根据R和S，推导x与z的模糊关系。假设只对 和 感兴趣。 ;采用max-min复合 采用max-乘积复合; ;;⑵ A→B解释为A传递给B，可以得到四种不同的模糊关系：;（1） 模糊综合评价 一般步骤： （1） 确定评价对象的因素集 ； （2） 确定评语集； （3） 作出单因素评价 ； （4） 综合评价。 ;4.1 模糊集合论基础;;4.1 模糊集合论基础;例：评价某种牌号的手表， ，其中 表示外观式样， 表示走时准确， 表示价格， 表示质量。 评语集为 ，其中 表示很满意， 表示满意， 表示不满意。 对外观式样有70％的顾客很满意，20％的顾客满意，10％的顾客不满意，那么 ;同理，有;单因素矩阵R 由于各个因素在综合评价中的作用不同，为此给出一个U的模糊集合 ， ，满足条件 ，在综合评价中，将A称为综合评价的权重向量，对于给定的权重，综合评价就是 的一个模糊变换U → V。 假设如果某类顾客评价手表的权重为0.4,0.2,0.3,0.1 ，即对四个方面的重视程度为40％，20％，30％，10％。 ;由max-min复合： 说明很满??，满意，不满意的隶属度依次是0.4，0.3，0.2，根据最大隶属原则，可以认为这类顾客对这种手表“很满意” ;谢谢精选文档尽在此间