模糊模式識別方法介紹(已修改)
2025-03-13 12:32 本頁面
【正文】 第 4章 模糊模式識別方法 引言 ? 1965年， Zadeh提出著名的模糊集理論 ? 模糊集理論是對傳統(tǒng)集合理論的一種推廣，在傳統(tǒng)集合理論中一個元素或者屬于一個集合，或者不屬于一個集合． ? 而對于模糊集來說，每一個元素都是以一定的程度屬于某個集合，也可以同時以不同的程度屬于幾個集合。 ? 對人們現(xiàn)實生活中大量使用的一些含義確定但又不準(zhǔn)確的語言表述，比如 “ 今天天氣很熱 ” 、 “ 車速過高，需要適當(dāng)踩剎車 ” 等，模糊數(shù)學(xué)能夠較好地表達(dá)。因此，模糊數(shù)學(xué)被很多人認(rèn)為是解決很多人工智能問題尤其是常識性問題的最合適的數(shù)學(xué)工具 . 模糊數(shù)學(xué)的幾種不同的名稱 ? 一種叫法是模糊集，它是相對于經(jīng)典的集合理論而言的； ? 一種是模糊邏輯，相對于傳統(tǒng)的 “是或者不是 ”的二值邏輯而言； ? 模糊數(shù)學(xué)則是一種更泛泛的叫法，更傾向于指從數(shù)學(xué)角度對模糊集和模糊邏輯的研究； ? 從應(yīng)用的角度，很多人更習(xí)慣于用模糊系統(tǒng)的叫法，用來指采用了模糊數(shù)學(xué)的思想和理論的方法或系統(tǒng)，而其中采用的一些技術(shù)往往稱作模糊技術(shù)和模糊方法。這些名詞本身也具有很大的模糊性，但其實質(zhì)都是同樣的，因此沒有必要追究它們的嚴(yán)格定義。 模糊技術(shù)應(yīng)用 ? 將模糊技術(shù)應(yīng)用于各個不同的領(lǐng)域，就產(chǎn)生了一些新的學(xué)科分支 ? 和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，就產(chǎn)生了所謂模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 ? 應(yīng)用到自動控制中，就產(chǎn)生了模糊控制技術(shù)和系統(tǒng) ? 應(yīng)用到模式識別領(lǐng)域來，自然就是模糊模式識別。 ? 從 20世紀(jì) s0年代以來，在很多傳統(tǒng)的控制問題中，模糊控制技術(shù)的應(yīng)用取得了很好的效果尤其是一些國家在諸如地鐵的模糊控制系統(tǒng)，洗衣機(jī)、電飯鍋等的模糊控制等方面取得了成功的應(yīng)用后，人們再次掀起了研究各種模糊技術(shù)的熱潮。 模糊模式識別 ? 模式識別從一開始就是模糊技術(shù)應(yīng)用研究的一個活躍領(lǐng)域，一方面，人們針對一些模糊式識別問題設(shè)計了相應(yīng)的模糊模式識別系統(tǒng)另一方面，對傳統(tǒng)模式識別中的一些方法，人們用模糊數(shù)學(xué)對它們進(jìn)行了很多改進(jìn)。這些研究逐漸形成了模糊模式識別這新的學(xué)科分支。 模糊集的基本知識 ? 隸屬度函數(shù) ：表示一個對象 x隸屬于集合 A的程度的函數(shù)，通常記作 μA(X) ? 其中 ? 定義在空間 X={x}上的隸屬度函數(shù)就定義了一個模糊集合 A ? 表示為 ? 或 ? 模糊集合 “開水 ”這一概念的模糊集與確定集 常見的隸屬度函數(shù)形式 臺階型 三角形 梯形 高斯函數(shù)型 模糊集的運算 ? 并 ? 交 ? 補(bǔ)： 模糊集合的荃本運算示意圖 模糊特征和模糊分類
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