模糊数学聚类分析

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第4章模糊聚类分析

第4章模糊聚类分析

1] R是普通对称关系. 定理2 R对称 [0,,
证明: 设R对称,且( x, y) R , 则R( x, y)
故R( y, x) R( x, y)
R是普通对称关系.
( y, x) R
任取x, y X , 反之,若 [0, 1],R 对称,
R( x, x) 1,
则称R为模糊自反关系.
X有限时,R (rij )nn , rii R( xi , xi ) 1
实际应用中,可根据主对角线元素是否为1来 判定R是否满足自反关系。
自反 [0,, 1] R是普通自反关系. 定理1 R
证明:R 自反 x X , R( x, x) 1 ( [0, 1])
令 R( x, y) 则( x, y) R , 从而( y, x) R ,
于是R( y, x) R( x, y),
类似得R( x, y) R( y, x)
故R( x, y) R( y, x).
3. 模糊传递关系(fuzzy transitive relations) 定义3
rij 1 c dij ,
c 的选取只需保证0 rij 1即可,例如可选 c= 1 dmax .
(2)绝对值指数法
rij e

| xik x jk |
k 1
m
(3)绝对值倒数法
i j; 1, M rij m , i j. | x x | ik jk k 1
其中M 选取适当的正数,使得0 rij 1.
(4)绝对值减数法
rij 1 c | xik x jk |
k 1
m
其中c适当选取,使得rij 在[0, 1]内分散开.

模糊聚类分析

模糊聚类分析

模糊聚类分析是一种数学方法,它使用模糊数学语言根据某些要求对事物进行描述和分类。

模糊聚类分析通常是指根据研究对象的属性构造模糊矩阵,并在此基础上根据一定隶属度确定聚类关系,即样本之间的模糊关系由样本的数量来确定。

模糊数学方法,以客观,准确地聚类。

聚类是将数据集划分为多个类或群集,以便每个类之间的数据差异应尽可能大,并且该类内的数据差异应尽可能小基本覆盖当涉及事物之间的模糊边界时,模糊聚类分析是一种根据某些要求对事物进行分类的数学方法。

聚类分析是数学统计中的一种多元分析方法是利用数学方法定量确定样品之间的关系,从而客观地分类类型。

事物之间的某些界限是精确的,而其他界限则是模糊的。

人群中人脸的相似度之间的界限是模糊的,多云和晴天之间的界限也是模糊的。

当聚类涉及事物之间的模糊界限时,应使用模糊聚类分析方法。

模糊聚类分析广泛应用于气象预报,地质,农业,林业等领域。

通常,聚类的事物称为样本,一组事物称为样本集。

模糊聚类分析有两种基本方法:系统聚类和逐步聚类。

基本方法基本流程(1)通过计算样本或变量之间的相似系数,建立模糊相似矩阵;(2)通过对模糊矩阵进行一系列综合变换,生成模糊等效矩阵。

(3)最后,根据不同的截获水平λ对模糊等效矩阵进行分类系统聚类方法系统聚类方法是一种基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法。

在经典聚类分析方法中,经典等价关系可用于对样本集X进行聚类。

令R为X上的经典等价关系。

对于X中的两个元素x和Y,如果XRY或(x,y)∈R ,然后x和y,否则X和y不属于同一类。

[3]使用这种方法,分类的结果与α的值有关。

α的值越大,划分的类别越多。

当α小于某个值时,X中的所有样本将被归为一类。

该方法的优点是可以根据实际需要选择α值,以获得正确的分类。

系统聚类的步骤如下:①用数字描述样品的特性。

设要聚类的样本为x = {x1,xn}。

每个样本具有p个特征,记录为Xi =(Xi1,xip);i = 1,2,…,N;XIP是描述样本Xi的第p个特征的编号。

模糊数学——第10次课 基于模糊等价关系的聚类分析

模糊数学——第10次课 基于模糊等价关系的聚类分析

故此时{x1, x3, x4, x5}为一类,{x2}为一类。
2014年6月26日
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选取 = 0.6,则此时R*的截矩阵变为
1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1
1 0.3 R* 0.8 0.5 0.5 0.4 0.8 0.5 0.5 1 0.2 0.4 0.4 0.2 1 0.5 0.3 0.4 0.5 1 0.6 0.4 0.3 0.6 1
1 0.4 R 0.8 0.5 0.5 0.4 0.8 0.5 0.5 1 0.4 0.4 0.4 0.4 1 0.5 0.5 0.4 0.5 1 0.6 0.4 0.5 0.6 1
当 当 当 当 当
1时,分类为{ x1 },{ x2 },{ x3 },{ x4 },{ x5 }; 0.8时,分类为{ x1 , x3 },{ x2 },{ x4 },{ x5 }; 0.6时,分类为{ x1 , x3 },{ x2 },{ x4 , x5 }; 0.5时,分类为{ x1 , x3 , x4 , x5 },{ x2 }; 0.4时,分类为{ x1 , x2 , x3 , x4 , x5 }.
2014年6月26日
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模糊聚类分析
例2:设有模糊相似矩阵
0.1 0.2 1 R 0.1 1 0.3 0.2 0.3 1 0.2 0.2 1 R R 0.2 1 0.3 R 2 0.2 0.3 1 0.2 0.2 1 2 2 R R 0.2 1 0.3 R 2 t ( R ). 0.2 0.3 1

模糊聚类分析ppt课件

模糊聚类分析ppt课件

k 1
1 2
m k 1
(
xik
x jk )
m
( xik x jk )
rij
k 1 m
xik .x jk
k 1
5. 求模糊等价矩阵
用上述方法建立起来的模糊矩阵 R ,一般说来只 满足自反性和对称性,不一定满足传递性,即 R 不一 定是模糊等价关系,需要将 R改造成模糊等价矩阵R,
然后再在适当的阈值上进行截取,便可得所需分类。
根据需要可同时选择不同准则分别进行聚类分析,然后 通过综合取交的方法,以做到兼顾多目标,使分类结果更科学。
3、建立数据矩阵
设论域U { x1, x2 ,, xn }为被分类对象, 每个对象又由m 个指标表示其性状:
xi { xi1, xi2 ,, xim } (i 1,2,, n) 则得到原始数据矩阵为 X ( xij )nm .
1, 2,..., m
构造下列形式的F统计量,
r
i
2
ni x x /(r 1)
F i1 r ni
xij
i
x
2
/(n r)
i1 jn1
x x 其中, 为 i x x
m
i
(xk
xk )2
i

的距离, xij x i
i 为第
k 1
类中样本
xij 与
i
x 的距离。
F 统计量分子表征类与类之间的距离, 分母表示类内样本间距离,因此 F 值越大,说
改造的方法是将 R 自乘得 R R R2,再自 乘 R2 R2 R4 ,如此继续下去,得 R8 , R16 ……,至某 一步出现 R2k Rk 为止。则 Rk便是一个模糊等价关系。 这个方法是由所谓“传递闭包”理论而来,我们在此 拿来直接应用,不再作详细介绍。

基于模糊数学的数据分析方法

基于模糊数学的数据分析方法

基于模糊数学的数据分析方法一、引言随着信息技术的快速发展和普及,数据的规模和复杂度不断增加,为数据分析提出了更高的要求。

传统的分析方法已经难以满足现代数据分析的需求,而基于模糊数学的数据分析方法因其能够处理不确定性和模糊性,被广泛应用于实践中。

本文将介绍基于模糊数学的数据分析方法及其在实际应用中的优势和局限性。

二、模糊数学及其基本理论模糊数学是一种处理模糊性和不确定性的数学工具。

常用的模糊数学理论有模糊集合、模糊关系、模糊逻辑、模糊数学规划等。

其中,模糊集合是指一个集合中的元素也具有不确定性和模糊性的情况。

模糊关系是一个原本确定的关系变得不太确定,需要用到模糊集合的概念进行描述。

模糊逻辑是针对有限和无限的推理、决策等问题中存在的不确定性和模糊性,进行推理问题的数学分析和处理。

而模糊数学规划,是将模糊集合中的参数作为规划问题的输入,进行优化计算。

三、基于模糊数学的数据分析方法1. 模糊聚类模糊聚类分析是一种基于模糊数学的聚类算法。

与传统聚类算法不同,模糊聚类算法允许每个元素属于多个不同的簇,并通过不同的隶属度来表示其属于不同簇的程度。

该方法可用于处理数据分类、医学诊断、图像分割等领域。

2. 模糊决策树模糊决策树是一种基于模糊数学的分类算法。

在建立决策树时,该算法将特征值离散化,并将各个特征之间的关系进行模糊表达,以便更好地处理具有模糊性和不确定性的决策问题。

3. 模糊神经网络模糊神经网络是一种基于模糊数学的神经网络,其主要特点是在输入端和输出端存在模糊化的过程。

因此,该方法比传统的神经网络更能够有效地处理模糊性和不确定性,可以用于数据分类、预测、决策等领域。

四、基于模糊数学的数据分析方法的优势和局限性优势:1. 可以有效地处理不确定性和模糊性,解决了传统方法无法处理的问题。

2. 更加灵活和可扩展,可以按照实际情况调整参数和方法,适应不同领域的需求。

3. 更加符合人类的思维方式,易于理解和解释分析结果。

模糊聚类分析

模糊聚类分析

模糊聚类分析壹、何谓聚类分析聚类分析是研究事物分类的一种多元分析方法。

在日常生活中,我们时常要把所接触到的事物(样本),按其性质、用途等进行分类,这种分类过程我们称为聚类分析。

(阙颂廉,民83)贰、聚类分析的应用模糊聚类分析是当前在模糊数学中应用最多的几个方法之一,可以将研究的样本进行合理的分类,如产品的分类就常常用聚类分析来进行,另聚类分析也可用来进行判别分析和预测(林杰斌等。

民76)。

所以,也被广泛地应用于天气预报、地震预测、地质探勘、运动员心理素质分类、河川水质污染程度等方面。

参、普通的等价关系在谈聚类分析之前,应先介绍相似关系和等价关系:一.自反性对任意Uu∈,都有Ru,u(∈,即集合中任一个元素u都)与自身有某相同性质的关系,则称R是自反关系,相对应的矩阵称为自反矩阵。

另数学表示意义为:A中的元素关于R具有”自反性”,即。

例:若U 为同一种族的集合,而集合中每一个人u ,皆与自身有同一种族之关系,这种性质则称为自反性。

二. 对称性如果ji ,R )u ,u (,R )u ,u(i j j i≠∈∈必有。

即u i 与u j 有存在某种关系,若将两个元素之位置对调,则即u j 与u i 也必有符合这层关系,则称R 有对称关系,相对应的矩阵为对称矩阵。

另数学表示意义为:A 中的元素关于R 具有”对称性”,即yRx xRy ,A y ,x 且若∈∀。

例:若甲和乙是同学关系,则乙和甲必也是同学关系,这种关系则称为对称性。

三. 传递性如果能由R)w u (R )w v (R )v u (∈∈∈,,推導出,及,。

即u与v 有存在某一关系,而v 与w 也有这同一种关系存在,则即u 与w 也必有符合这层关系存在,则称R 有传递关系,相对应的矩阵为传递矩阵。

另数学表示意义为:A 中的元素关于R 具有”传递性”,即。

例:若甲和乙是同一种族关系,而乙和丙也是同一种族关系,则甲和丙必有同一种族关系,这种则称为具有传递性关系。

模糊聚类分析

模糊聚类分析

模糊聚类分析是根据客观事物的特征、亲和度和相似度建立模糊相似关系,对客观事物进行聚类的一种分析方法。

当涉及到事物之间的模糊边界时,根据一定的要求对事物进行分类的一种数学方法。

聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法,它利用数学方法定量地确定样本之间的亲和力,从而客观地对类型进行分类。

一些事物之间的界限是精确的,而另一些则是模糊的。

人与人之间脸部相似的界限是模糊的,天气之间的界限也是模糊的。

当聚类涉及到事物之间的模糊边界时,应使用模糊聚类分析方法。

模糊聚类分析在天气预报、地质、农业、林业等领域有着广泛的应用。

通常,聚类物称为样本,一组聚类物称为样本集。

模糊聚类分析的基本方法有两种:系统聚类法和逐步聚类法。

概述。

在数据分类中,常用的分类方法包括多元统计中的系统聚类、模糊聚类分析等;在模糊聚类分析中,首先要计算模糊相似矩阵,不同的模糊相似矩阵会产生不同的分类结果;即使使用相同的模糊相似矩阵,不同的阈值也会产生不同的分类结果。

“如何确定这些分类的有效性”成为模糊聚类的关键点。

这是识别研究中的一个重要问题。

在文献中,不能令人满意的有效性归因于数据集的几何结构不令人满意。

但笔者认为,不同的几何结构反映了实际需要。

我们不能排除实际需要,追求所谓的“理想几何结构”。

分类不理想不能归因于数据集的几何结构。

对于相同的模糊相似矩阵,文献建立了一种判断模糊聚类有效性的方法。

在有固定显著性水平的情况下,在不同分类中选择F统一测量临界值与F检验临界值之间的最大差值是一种有效的分类方法。

但是,当显著性水平发生变化时,该方法的结果也会发生变化。

文献引入模糊划分办公室来评价模糊聚类的有效性,并人为规定当两个类别的办公室大于1时,两个类别可以合并,最终通过逐次合并得到有效的分类。

这种方法有较多的人为干预,当指定的数量不同时,会得到不同的结果。

系统聚类法。

系统聚类法是一种基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法。

在经典的聚类分析方法中,样本集可以通过经典的等价关系进行聚类。

第7章 模糊聚类分析

第7章 模糊聚类分析

方法1. 令 rij
rij 1
2 rij m rij , 方法2. 令 rij ( i j ), 其中 m min i j M m
M max rij , 于是 rij [0,1] i j
(2)夹角余弦法
, 则 rij [0,1]
rij
x
例7.1 环境单元分类 设 U {u1 , u2 ,..., un } 为五个环境单元的集合,每个 环境单元有空气、水分、土壤、作物四个要素,环境
单元的污染状况由污染物在四个要素中含量的超限度
u1 (5,5,3,2), u2 (2,3,4,5), 来描述,若其污染数据为: u3 (5,5,2,3), u4 (1,5,3,1), u5 (2,4,5,1), 试对U进
1 0.4 R 8 0.8 0.5 0.5
0.4 0.8 0.5 0.5 1 0.4 0.4 0.4 0.4 1 0.5 0.5 R 4 0.4 0.5 1 0.6 0.4 0.5 0.6 1
所以传递闭包 R R4 , 然后依次取的截矩阵 R , 并按 R 将U分成等价类. 若=1, 便将U分为5类, 即 {u1 },{u2 },{u3 },{u4 },{u5 }; 若=0.8, 便将U分为4类, 即 {u1 , u3 },{u2 },{u4 },{u5 }; 若=0.6, 便将U分为3类, 即 {u1 , u3 },{u2 },{u4 , u5 };
J ( A,V ) aij u j vi
(2)用逐次平方法计算R的传递闭包 t ( R) R, 因为
1 0.3 R 2 0.8 0.5 0.5 1 0.4 4 R 0.8 0.5 0.5
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第二章 模糊聚类分析
一、模糊关系
什么是关系
张三, 同学集合 X={张三,李四,王五 张三 李四,王五} 外语选修课程集合 Y={英,法, 英 德,日} R={ (张三 英), (张三 法), (李四 张三, 张三, 李四, 张三 张三 李四 王五, 王五, 德), (王五 日), (王五 英)} 王五 王五
µ R I S ( x, y ) = min{µ R ( x, y ), µ S ( x, y )}
模糊关系的运算
3) R c ⇔ ∀ ( x , y ) ∈ X × Y , µ Rc ( x, y ) = 1 − µ R ( x, y ) 4) R ⊆ S ⇔ ∀( x, y ) ∈ X × Y ,
模糊矩阵的运算
0.5 0.3 0.8 0.5 R= , S = 0.3 0.7 0.4 0.8

R U S, R I S, R
c
模糊矩阵的运算性质
(1)幂等律:A∪A=A , A∩A=A; )幂等律: ∪ = (2)交换律:A∪B=B∪A, A∩B=B∩A; )交换律: ∪ ∪ (3)结合律:(A∪B)∪C=A∪(B ∪C), )结合律: ∪ ∪ ∪ (A∩B)∩C=A∩(B∩C); (4)吸收律:A∩(A∪B)= A, )吸收律: ∪ A∪(A∩B)=A; ∪ (5)分配律 )分配律: (A∪B)∩C=( A∩C)∪(B∩C), ∪ ∪ (A∩B)∪C= ( A∪C)∩(B∪C); ∪ ∪ ∪
模糊矩阵的运算
为模糊矩阵, 设A、B为模糊矩阵,记A=(aij),B=(bij), 、 为模糊矩阵 , i=1,2,…,m, j=1,2,…,n, 则 (1)并:A∪B <=> (aij∨bij)m×n 并 ∪ × (2)交: A∩B <=> (aij∧bij)m×n 交 × (3)余: Ac <=> (1-aij) m×n 余 ×
为横轴, 为纵轴 直积X 为纵轴, 设X为横轴,Y为纵轴,直积 ×Y 为横轴
是整个平面,其上的普通关系 是整个平面,其上的普通关系x>y: :
Y Y=X R:X>Y
0
X
0, x ≤ y cR(x, y) = 1, x > y
模糊关系
定义:以集合 的直积A× 为论域 为论域, 定义:以集合A,B的直积 ×B为论域,其 的直积 上的一个模糊子集R称为 称为A,B的一个模糊关 上的一个模糊子集 称为 的一个模糊关 上的模糊关系R”, 系。若A=B,则称为“A上的模糊关系 , ,则称为“ 上的模糊关系
关系
定义1:集合 定义 :集合A,B的直积 的直积 A×B={(a,b)|a∈A,b∈B}的一个子集 的一个子集 × ∈ ∈ 的一个 R称为 到B的一个二元关系,简称 称为A到 的一个二元关系 的一个二元关系, 称为 关系。 关系。 可见,关系也是个集合。 可见,关系也是个集合。
关系- 关系-example1
模糊矩阵的运算性质
(6)0-1律:A∪O=A, A∩O=O; ) 律 ∪ = = E∪A=E,E∩A=A; ∪ (7)还原律:(Ac)c=A; )还原律: (8)对偶律:(A∪B)c= Ac∩Bc, )对偶律: ∪ (A∩B)c= Ac∪Bc.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ注意
排中律不成立!! 排中律不成立!! Ac∪A≠ E, A∩Ac ≠ O
(R1 o R 2 )( x, z ) ⇔ ∨ ( R1 ( x, y ) ∧ R2 ( y, z ))
y∈Y
若R为X 上的关系,则 R ⇔ R o R, R ⇔ R
2 n n −1
oR
模糊关系的合成
当论域为有限时, 当论域为有限时,模糊关系的合成转化为 模糊矩阵的合成, 模糊矩阵的合成,合成运算相当于矩阵的 合成运算。 合成运算。
模糊关系与模糊矩阵
如果给定X× 上的模糊关系 上的模糊关系E满足 如果给定 ×Y上的模糊关系 满足 E ⇔ ∀( x, y ) ∈ X × Y ,
µ E ( x, y ) = 1
称E为X×Y的“全称关系”,表示全称 为 × 的 全称关系” 关系E的矩阵为全称矩阵 的矩阵为全称矩阵。 关系 的矩阵为全称矩阵。
µ R ( x, y ) ≤ µ S ( x, y )
模糊关系的运算
5)
R = S ⇔ ∀( x, y ) ∈ X × Y ,
µ R ( x, y ) = µ S ( x, y )
模糊矩阵的概念
模糊关系的表示- 模糊关系的表示-模糊矩阵
经典有限集合上的关系, 经典有限集合上的关系,可以使用矩阵来 表示。 表示。 若论域X× 是有限集, 若论域 ×Y是有限集,模糊关系可以表 示为模糊矩阵。 示为模糊矩阵。 模糊矩阵元素表示关系的隶属值。 模糊矩阵元素表示关系的隶属值。 若论域X× 是连续或无限的, 若论域 ×Y是连续或无限的,则该论域 上的(模糊 关系不能用(模糊 矩阵来表示。 模糊)关系不能用 模糊)矩阵来表示 上的 模糊 关系不能用 模糊 矩阵来表示。
模糊关系与模糊矩阵
如果给定X上的模糊关系 满足 如果给定 上的模糊关系I满足 上的模糊关系
1, 当 x = y I ⇔ µ I ( x, y ) = 0,当 x ≠ y
则称I为 的 恒等关系” 则称 为X的“恒等关系”,表示恒 等关系I的矩阵为单位矩阵 的矩阵为单位矩阵。 等关系 的矩阵为单位矩阵。
模糊矩阵- 模糊矩阵-Example
设有四种物品,苹果、乒乓球、 设有四种物品,苹果、乒乓球、书、花组成 的论域U,分别用x 表示, 的论域 ,分别用 1,x2,…,xn表示,它们的相 , 似程度可以用模糊关系R来表示 来表示: 似程度可以用模糊关系 来表示:
1 0.7 R= 0 0.5 0.7 1 0 0.4 0 0 1 0 0.5 0.4 0 1
0
0, x ≤ y µ R ( x, y ) = 100 -1 (+ 1 ( x − y)2 ) , x > y
模糊关系- 模糊关系-example2
例:设身高论域U={140,150,160, 设身高论域 { , , , 170,180},体重论域 {40,50,60, },体重论域 , },体重论域V={ , , , 70,80},则身高与体重之间的模糊关 },则身高与体重之间的模糊关 , }, 系: V
模糊矩阵的包含性质
性质9 A ≤ B ⇒ A ∪ B = B; A ∩ B = A; A ≥ B .
c c
性质10 A ≤ B,C ≤ D ⇒ A ∪ C ≤ B ∪ D; A ∩ C ≤ B ∩ D.
模糊关系的合成
模糊关系的合成
设有三个论域X、 、 , 设有三个论域 、Y、Z,R1是X到Y上的 到 上的 模糊关系, 上的模糊关系, 模糊关系,R2是Y到Z上的模糊关系,则 到 上的模糊关系 R1与R2的合成 1。R2是X到Z的一个模糊 的合成R 到 的一个模糊 关系, 关系,其隶属函数为
模糊矩阵的运算及性质
模糊矩阵的关系
为模糊矩阵, 设A、B为模糊矩阵,记A=(aij), B=(bij), 、 为模糊矩阵 , i=1,2,…,m,j=1,2,…,n, 则 (1)相等:A=B <=>对任意 有 aij=bij 相等: 对任意i,j 相等 对任意 (2)包含:A≤B <=>对任意 有 aij≤bij 包含: 对任意i,j 包含 对任意
性质4( - 律 性质 (0-1律):
0o A = Ao0 = 0 I o A = Ao I = A
合成运算的性质
注意
合成运算的交运算的分配律不成立
0.1 0.3 0.2 0.1 0.5 0.1 A= , B = 0.3 0.2 , C = 0.3 0.2 0.2 0.1 求(A ∩ B) o C ,( A o C ) ∩ ( B o C )
模糊关系的运算
都是X× 上的模糊关系 上的模糊关系, 设R,S都是 ×Y上的模糊关系,则 都是 1) R U S ⇔ ∀( x, y ) ∈ X × Y ,
µ R U S ( x, y ) = max{µ R ( x, y ), µ S ( x, y )}
2) R I S ⇔ ∀( x, y ) ∈ X × Y ,
模糊矩阵的定义
如果对于任意i=1,2,…,m, j=1,2,…,n,都 如果对于任意 都 则称矩阵R=(rij)m×n为模糊 有rij∈[0,1],则称矩阵 则称矩阵 × 矩阵。 矩阵。若rij∈{0,1},则模糊矩阵变成 } 则模糊矩阵变成 Boole矩阵。 矩阵。 矩阵 模糊矩阵可以表示模糊关系,对于“ 模糊矩阵可以表示模糊关系,对于“A 上的模糊关系”用模糊方阵来表示。 上的模糊关系”用模糊方阵来表示。
模糊关系与模糊矩阵
若给定X× 上的模糊关系 上的模糊关系O, 若给定 ×Y上的模糊关系 ,满足
O ⇔ ∀( x, y ) ∈ X × Y ,
µ O ( x, y ) = 0
则称O为 × 的 零关系” 则称 为X×Y的“零关系”, 表示零关系O的矩阵为零矩阵 的矩阵为零矩阵。 表示零关系 的矩阵为零矩阵。
模糊关系与模糊矩阵
如果给定X× 上的模糊关系 上的模糊关系R, 如果给定 ×Y上的模糊关系 ,定义
R T ⇔ ∀( x, y ) ∈ X × Y , µ RT ( x , y ) = µ R ( y , x )
称RT为R的“倒置关系”,表示模糊关 的 倒置关系” 表示模糊关 的矩阵为R矩阵的转置矩阵 矩阵的转置矩阵。 系RT的矩阵为 矩阵的转置矩阵。
模糊矩阵的合成运算
不满足交换律。 不满足交换律。 例:设
0.5 0.3 0.8 0.5 R= , S = 0.3 0.7 0.4 0.8

RoS
模糊方阵
模糊方阵的幂: 模糊方阵的幂:
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