模糊数学chapter1
第一章模糊集合的一般概念

• 定义1.4 记 AB (A B) (B A)
{u | u A与u B二者有且仅有一成立} 称A与B的对称差。
A- B
AΘB
• 映射:记号f :U→V u |→ f (u)
表示f从U到V的一个映射。 U: f 的定义域,记
f (U ) {v | u U ,使v f (u)}
~ ~ Zadeh给出年轻 Y 和年老 O 两个模糊集的
隶属函数
O~
(u
)
0 [1
(u
50 5
)
2
]1
当0 u 50 当50 u 200
Y~ (u)
1 [1
(u
25) 5
2
]1
当0 u 25 当0 u 200
三、定义1.6 集合的运算(并、交、补)
C A B A B (u) max(A(u), B (u)) C A B A B (u) min(A(u), B(u)) C Ac Ac (u) 1 A(u)
Ac (u) 1 A (u)
§3 模糊子集的定义及运算
• 定义1.5 :所谓给定了论域U上的一个模糊
子集~A ,是指对任意 u U ,都指定了一个
~ 数 映射 ~A
(u)
~A
[0,1] ,叫做u
~A :U
对A
[0,1]
的隶属程度。
u ~A(u)
叫做~A 的隶属函数。
• 模 的 函糊值 数子域。~A集={蜕完0,变全1成由}时一其。个隶普属~A 变通函成子数普集所通。刻集画合。的当特征~A
例:设U={1,2,3,4,5,6,7,8,9,
10}, 则:
表~A示“接近5的整数”的模糊子集,
模糊数学总结

集合与特征函数在运算上的关系
A B CA (u) CB (u), u U A B CA (u) CB (u), u U
(1)包含 (2)相等 (3)并集
(4)交集
(5)补集
CAB (u) max CA (u), CB (u) CA (u) CB (u) CAB (u) min CA (u), CB (u) CA (u) CB (u) CAC (u) 1 CA (u)
不要把上式右端当做分式求和。“+”号不表 示求和,而是表示将各项汇总,表示集合概念。
ui 项可省略。
1 0.7 0.4 0 1 0.7 0.4 A “圆块”模糊子集: a b c d a b c
普通集合与模糊子集的区别与联系
明确外延:经典数学
外延不明确:模糊数学
C
1 1 1 C A A U, A A u1 u2 un
C
普通集合与模糊子集的区别与联系
运算性质对比 (u ) B (u ), u U A B C A (u ) CB (u ), u U A B A A B C A (u ) CB (u ), u U A B A (u ) B (u ), u U A B (u ) A (u ) B (u ) C A B (u ) C A (u ) CB (u)
U
a =1 b =0.7
d =0 c =0.4
“d”和“a”具有很大的差异, 但从“d”到“a”不是具有 突变的差异,而是采取了 一个又一个中间过渡状态 “b”和“c”。处于中间过 渡的差异“b”和“c” ,便 具有了“亦此亦彼”性。
《模糊数学教案》课件

《模糊数学教案》课件第一章:模糊数学简介1.1 模糊数学的概念与发展1.2 模糊集合的基本概念1.3 模糊数学的应用领域第二章:模糊集合的基本运算2.1 模糊集合的并、交、补运算2.2 模糊集合的余集、商集运算2.3 模糊集合的运算规律与性质第三章:模糊逻辑与模糊推理3.1 模糊逻辑的基本概念3.2 模糊推理的基本方法3.3 模糊推理的应用实例第四章:模糊控制系统4.1 模糊控制系统的原理与结构4.2 模糊控制规则的制定方法4.3 模糊控制系统的仿真与优化第五章:模糊数学在工程与应用领域的应用5.1 模糊数学在模式识别中的应用5.2 模糊数学在中的应用5.3 模糊数学在优化方法中的应用第六章:模糊数学在决策分析中的应用6.1 模糊决策树6.2 模糊综合评价方法6.3 模糊多属性决策方法第七章:模糊数学在控制理论与应用中的扩展7.1 模糊PID控制器设计7.2 模糊自适应控制方法7.3 模糊控制系统的稳定性分析第八章:模糊数学在信号处理中的应用8.1 模糊信号处理的基本概念8.2 模糊滤波器设计8.3 模糊信号识别与分类第九章:模糊数学在机器学习与数据挖掘中的应用9.1 模糊聚类分析9.2 模糊神经网络9.3 模糊数据挖掘方法第十章:模糊数学在其它领域的应用及发展趋势10.1 模糊数学在生物学中的应用10.2 模糊数学在环境科学中的应用10.3 模糊数学的未来发展趋势重点和难点解析一、模糊数学简介难点解析:理解模糊数学的哲学背景与发展历程,以及模糊集合的隶属度函数和二、模糊集合的基本运算难点解析:掌握模糊集合运算的规则,以及如何通过模糊集合的运算得到新的模糊集合。
三、模糊逻辑与模糊推理难点解析:理解模糊逻辑的推理规则,以及如何应用模糊推理解决实际问题。
四、模糊控制系统难点解析:掌握模糊控制系统的构建和运作机制,以及如何制定合适的模糊控制规则。
五、模糊数学在工程与应用领域的应用难点解析:了解模糊数学在不同领域中的应用方法,以及如何将模糊数学应用于实际问题。
模糊数学 第一章-预备知识PPT课件

反之 x , A (, x )B (设 x )
若 x A ,则 A (x ) 1
从 B (x ) 而 1 ,即 x B
于是 A , B
( v ) A B x X ,A ( x ) B ( x )
推广:
x X , A i(x ) m i I A a i(x )x i I
( i) i x iX , A c ( x ) 1 A ( x )
( i ) A v B x X ,A ( x ) B ( x )
证: 先A 设 B.
若 A(x)0, A (x)B (x)显. 然
若 A (x ) 1 ,则 x A
x B B(x)1
A (x )B (x )
在2例 .3中, X到 从 Y的小于R1关 ,则系 :为 ( R1 ) 1{3(,2)(,4, 3)(,4, 2)为 } Y 从 到 X的大于关系
合成 R 1 P ( : X Y )设 R ,2 P (Y Z )则 ,R 1 与 R 2 的合 R 1R 2 P (X Z )定义为:
R 1 R 2 { x , z ) | y ( Y , ( x , y ) R 1 且 ( y , z ) R 2 } 特别地, R P ( X X )R 2 , 定 R R 义 ,R n R n 为 1 R 。 例2.5 X { 1 , 2 , 3 } Y { , a , b ,c ,d } Z { , 甲 , 乙 }
注 从X到Y的关系与从Y到X关系不同。
例 2.3
X{2,3},Y{1,2,3,4},从 X到 Y的小于关系为
R1{x(,y)|xy,xX,yY}{2(,3)(,3,4)(,2,4)}
从 Y到 X 的小于关系为: R 2{y(,x)|yx,xX,y Y}{1,(2)(,1,3)(,2,3)}
第一章 模糊数学引 言

我国的模糊技术研究
1) 70年代后期传到我国,起步晚,但发展快
2) 理论研究居世界领先地位,但应用与发达国家有差距
3)“模糊技术产业化”
3) 近几年国内掀起了模糊控制技术的研究与开发热,成绩喜人
- 企业:大型加电集团已成功开发了国产模糊控制洗衣机 如: “小天鹅”,“海尔”,“小鸭”,“金羚”
等名牌智能洗衣机
“模糊逻辑与神经网络---理论研究与探索”刘增良,北京航空航天大学出版社
“模糊技术与神经网络选编”,北京航空航天大学出版社
第十三页,共14页
杂志
1.模糊数学与系统 2.控制与决策 3.系统工程理论与实践 4.计算机学报 5.人工智能与模式识别 6.Fuzzy Sets And Systems
rmation Science 8.IEEE Tran.on Fuzzy Systems
如:“人”的内涵=所有人具有的共同属性 如:有语言、会思考、发明创造等
“人”的外延=世界上所有人组成的集合(康托集)
注:康托 集合论是现代数学的基础,康托(德国数学家,1845-1918)
第二页,共14页
Cantor Set:“把一些明确的,彼此有区别的对象的全体”
(康托)
A a p(a)
如:N 1,2,3,... 实数集R r r是实数
第三页,共14页
二.模糊与精确的关系
模糊性与精确性: 对立统一,相互依存,可互相转化。
- 精确的概念可表达模糊的意思: 如“望庐山瀑布”
“飞流直下三千尺,凝是银河落九天” - Fuzzy的概念也能表达精确的意思:
模糊数学不是让数学变成模模糊糊的东西,
而是让数学进入模糊现象这个禁区,即用 精确的数学方法去研究处理模糊现象
模糊数学第一章小结

或者
H ( A) ( A(u) ln A(u) A' (u) ln A' (u))du
前称为A的模糊指标,后者称为A的模糊熵. 二,习题课 习题1(P24—25) 作业 预习P26-34.
18
记 F ( U )为 U 上所有模糊集合的全体. 称F ( U ) 为U 的模糊幂集。 为方便起见,我们将用记号A(u)来代替A(u) ,
2
1.2 模糊集合与隶属函数(1/5)
目录
2 模糊集合的运算
(1).设 A , B F ( U ) , 则 ( i ) A B iff uU , A(u) B(u) ; (ii ) A = B iff uU , A(u) = B(u) ; (iii) A∪B : uU, (A ∪B) (u) = max {A(u), B(u)}= A(u) ∨ B(u); ( v ) A∩B : uU, (A ∩B) (u) = min {A(u), B(u)}= A(u) ∧ B(u); ( vi) A: uU, A(u) = 1﹣A(u) . 如下图所示:
S ( A(u ))
i 1 i
n
为A的模糊度,H(A)通常称为A的模糊熵,其中 S(x)为Shannon函数(见课本P22).
17
(4) 设U= R = (-∞ , + ∞), AF(U) ,则A的模糊度可由下式 给出:
K ( A) | A(u) A0.5 (u) |du
6
目录
(3) 设A F( U ), 则 (1) [0,1], AS A ; (2) A0=U , AS1 =; (3) 1 , 2[0,1]且1≤2 , A2 A1 ; (4) 1 , 2[0,1]且1≤2 , AS2 AS1 .
模糊数学 第一章

1.5 模糊模式识别理论模型
一、指标特征值与指标标准特征值 个样本集合X对模糊概念 设n个样本集合 对模糊概念 A 作识别 个样本集合
~
相对隶属度基础理论
r11 r12 K r1n r21 r22 K r2n R= =( ( M M M r m1 rm2 K rmn
rij )
相对隶属度基础理论
式中, 为决策j目标 目标i对 的相对隶属度,简称目标相对优属度。 式中, 为决策 目标 对“优”的相对隶属度,简称目标相对优属度。 rij 由于“ 由于“优”,“劣”分别处于参考连续统的两极,则应有: 分别处于参考连续统的两极,则应有: 目标相对劣属度向量: 目标相对劣属度向量: b=(0,0,……,0)T ( , , , 目标相对优属度向量: 目标相对优属度向量: g=(1,1,……,1)T , , ,
绪
②层次计算为线性模型,不能反映非线性本质。 结构性决策方面:运筹学
论
遇到自然、社会经济、生态环境等软系统特征时,只能作简化处 理,不能反映定性现象的本质。 研究含有人的因素,特别是决策者因素兼有自然、社会经济、生 态环境的复杂系统优化时,要发展与创立新的模糊识别决策理论、模 型与方法。
相对隶属度基础理论 第一章 相对隶属度基础理论 1.1 概述
一、模糊优选 优与劣存在共维与差异,且处于两个极点,具有中介过渡性, 优与劣存在共维与差异,且处于两个极点,具有中介过渡性,即 是优选的模糊性,故称模糊优选。 是优选的模糊性,故称模糊优选。 特点:优选是针对一定的标准而言,故优选具有相对性。 特点:优选是针对一定的标准而言,故优选具有相对性。 二、优选模型 1、相对优属度矩阵 、 设某复杂系统有几个决策,每个决策有 个目标特征值评价其优 设某复杂系统有几个决策,每个决策有m个目标特征值评价其优 劣,则有目标特征值矩阵: 则有目标特征值矩阵:
模糊数学 (第一讲)

模糊数学
福州大学 数学与计算机科学学院
1
第一章 模糊集合及其运算
第一讲 1.1 经典集合与特征函数 1.2 模糊集合与隶 经典集合与特征函数; 属函数; 属函数 1.3 模糊集合的运算
0 O(u) = u − 50 −2 −1 (1+ ( 5 ) )
0 ≤ u ≤ 25 25 < u ≤ 200
0 ≤ u ≤ 50 50 < u ≤ 200
例如: 例如 Y (30) = 0.5 , O(30) = 0 , Y(60) = 0.02, O(60) = 0.8.
10
16
1.2 模糊集合与隶属函数(5/5)
目录
§1.3 模糊集合的运算 1.3.1 经典集合的运算及其性质 定理1.3.2 设 A , B , C ∈ P ( U ),则 定理 , (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∩B )∪B = B , ( A∪B )∩B = B ; 吸收律: ∪ ∪ (5) 分配律:A∩( B∪C ) = ( A∩B )∪( A∩C ), 分配律: B∪ )∪ A∪( B∩C ) = ( A∩B )∪( A∩C ); ∪ ∪ (6) 复原律: (A′ )′= A ; 复原律: ′ ′ (7) 两极律: A∪U = U , A∩U = A , A∪∅ = A , A∩∅ = ∅ ; 两极律: ∪ ∪ ∅ (8) De Morgan律: ( A∪B )′ = A′∩B′ , ( A∩B )′ = A′∪B′ ; 律 ∪ ′ ′ ′ ′ ′ ′ (9) 排中律 互补律 : A∪A′ = U , A∩A′ = ∅ . 排中律(互补律 互补律): ∪ ′ ′
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模糊理论的数学基础
三、关系 二元关系 关系的性质:自反、对称、传递 关系的矩阵表示法 等价关系 相似关系 关系的合成
第一章 模糊集的基本概念
精确数学vs模糊数学
精确数学:基础——经典集合论;一个对 象和一个集合的关系只有两种可能:属于、 不属于;
模糊数学:基础——模糊集合论;一个对 象和一个模糊集合的关系:对象隶属于该 模糊集合的程度(隶属度)。
Y
1
[1 ( x 25)2 ]1 5
x x[0,25]
x[ 25,200 ]
x
Q
0
[1 ( x 50)2 ]1 5
x x[0,50]
x[50,200]
x
模糊集合运算性质
(1)幂等律:A∪A=A , A∩A=A; (2)交换律:A∪B=B∪A, A∩B=B∩A; (3)结合律:(A∪B)∪C=A∪(B ∪C),
Y
1
[1 ( x 25)2 ]1 5
x x[0,25]
x[ 25,200 ]
x
Q
0
[1 ( x 50 )2 ]1 5
x x[0,50]
x[50,200]
x
模糊集的运算
模糊集合的运算
模糊集合的运算,就是逐点对隶属度作相应的运 算
设A、B为论域U上的模糊集 A=φ 对任何 u∈U,μA(u) = 0 A = B 对任何 u∈U,μA(u) =μB(u)
模糊集的基本定理
λ-截集
[奴隶社会] = 1/夏 + 1/商 + 0.9/西周 + 0.7/春秋+ 0.5/战国+0.4/秦+0.3/西汉+0.1/东汉
如果将隶属度≥0.5 的朝代看作真正的奴隶 社会,将模糊集合[奴隶社会]转化为普通 集合[奴隶社会]0.5 ,则 [奴隶社会]0.5 = ?
Y”与“年老Q”两个模糊集,其隶属函数
u(x)为:
u(x)
Y(30)=0.5 1 年轻
年老
Y(35)=0.2
Q(55)=0.5 Q(80)=0.8
25 50 100 x
模糊集合与普通集合
模糊集合A由隶属函数μA刻画 普通集合由特征函数CA刻画
什么时候模糊集合退化成普通集合?
模糊集合的表示法1-zadeh表示法
tT
At ( x)
I ( tT
At )( x)
tT
At ( x)
模糊集合的其它运算
环和、乘积算子:
^
( A B)(x) A(x) B(x) A(x)B(x),x U ( A B)(x) A(x) B(x),x U
运算性质: 满足:交换律、结合律、还原律、0-1律、
对偶律 不满足:分配律、吸收律、幂等律、
λ-截集
定义:设给定模糊集A,对任意实数 λ∈[0,1],称普通集合 Aλ= { u| u ∈U, μA(u) ≥ λ}
为A的λ水平截集。 普通集合Aλ的特征函数 是什么?
λ-截集
一个模糊集A的水平截集是普通集合, 其特征函数为:
C
A
(u
)
1,当A(u) 时 0,当A(u) 时
λ-截集(例)
[0,1] 特征函数记为μA(u),u∈论域U
模糊集合的定义
设给定论域U,U到[0, 1]的任一映射μA :U [0, 1] 都确定U的一个模糊子集A
μA叫做A的隶属函数, μA(u) ( u∈U )表示 u隶属于模糊子集A的
程度,称之为u对A的隶属度
模糊集合的例子
设论域U=[0,200]表示人的年龄,“年轻
集合运算性质
(6)0-1律:A∪Φ=A, A∩Φ=Φ; U∪A=U,U∩A=A;
(7)还原律:(Ac)c=A; (8)对偶律:(A∪B)c= Ac∩Bc,
(A∩B)c= Ac∪Bdc (9)排中律: Ac∪A= U, A∩Ac = Φ
模糊理论的数学基础
二、映射 映射 满映射 一一映射 集合的特征函数 点集映射 集合变换
若A B,则 λA λB
分解定理
分解定理是把模糊集合论的问题化为 普通集合论的问题来求解。
分解定理:设A为论域U的一个模糊 集合, Aλ是A的λ截集,λ ∈[0,1], 则如下分解式成立:
A A [0,1]
分解定理-Example1
设U={1,2,3,4,5,6} , A={0.1,0.4,0.8,1,0.8,0.4}, 根据分解定理,A可分解为:A=1 A1 ∪
集合BdA={ u|u∈U, 0< A(u)<1}为A 的边界,即 BdA =suppA- KerA.
λ截集(几个定义)
A[奴隶社会] = 1/夏 + 1/商 + 0.9/西周 + 0.7/春秋+ 0.5/战国+0.4/秦+0.3/西汉+0.1/东汉
写出SuppA、KerA及BdA.
分解定理--乘积运算
模糊集合的表示法2、3
序偶表示法 A={(x1 ,μ1),(x2 ,μ2),…,(xn ,μn)}
A = {(Bill,0.85),(John,0.75),(Einstein, 0.98),(Mike, 0.30),(Tom,0.60)}
向量表示法 A={μ1, μ2 , … ,μn }
A = {0.85,0.75,0.98,0.30,0.60}
集合运算性质
(1)幂等律:A∪A=A , A∩A=A; (2)交换律:A∪B=B∪A, A∩B=B∩A; (3)结合律:(A∪B)∪C=A∪(B ∪C),
(A∩B)∩C=A∩(B∩C); (4)吸收律:A∩(A∪B)= A,
A∪(A∩B)=A; (5)分配律:
(A∪B)∩C=( A∩C)∪(B∩C), (A∩B)∪C= ( A∪C)∩(B∪C);
特征函数与隶属函数
特征函数(经典集合) 经典集合论中,集合通过特征函数来刻画 每个集合A对应一个特征函数CA(x) 特征函数的定义
1, x A CA (x) 0, x A
特征函数与隶属函数
隶属函数 模糊集合论中,模糊集合通过隶属函数来刻画 隶属函数是将特征函数的值域从{0,1}推广到
模糊数学:条理分明,一丝不苟。
模糊数学概述
确定性 数学
不确定性
经典(精确)数学
随机性 模糊性
随机数学 模糊数学
本课程主要内容
模糊数学概述 基础知识 模糊集合
模糊聚类分析 模糊模型识别 模糊决策 模糊线性规划
模糊理论的数学基础
模糊理论的数学基础
一、经典集合 集合的定义 集合的关系 集合的运算 集合的直积 集合的运算性质
模糊集合表示方法 1——Example. 论域 = { Bill, John, Einstein, Mike, Tom } smart程度:0.85,0.75,0.98,0.30,0.60 则论域中元素对“smart”这模糊概念的符合程度
可以用模糊子集A来表示 A = 0.85/Bill + 0.75/John+ 0.98/EinsteTom
排中律
模糊集合的其它运算
有界算子:
(A B)(x) 1 (A(x) B(x)),x U
(A • B)(x) 0 (A(x) B(x) 1),x U
运算性质: 满足:交换律、结合律、还原律、 0-1律、
对偶律、排中律 不满足:分配律、吸收律、幂等律、
模糊集合的其它运算
取大乘积算子 有界和、取小算子 有界和、乘积算子 Einstain算子 Hamacher算子 Yager算子
设模糊集合A,隶属函数为 A(x)=exp{-(x-a)2/σ2} ,x∈R, 其中 a∈R,σ>0,称A为以(a,σ)为参数的正
态模糊集,对于0<λ≤1, 求Aλ.
含义:正态模糊集表示”在数a左右”
λ截集的三个性质:
A,B为模糊集 (A∪B)λ= Aλ ∪ Bλ (A∩B)λ= Aλ∩Bλ 若A B,则Aλ Bλ
(A∩B)∩C=A∩(B∩C); (4)吸收律:A∩(A∪B)= A,
A∪(A∩B)=A; (5)分配律:
(A∪B)∩C=( A∩C)∪(B∩C), (A∩B)∪C= ( A∪C)∩(B∪C);
模糊集合运算性质
(6)0-1律:A∪Φ=A, A∩Φ=Φ;
U∪A=U,U∩A=A;
(7)还原律:(Ac)c=A;
模糊集合的表示法-无限集
当论域U为无限集时,A = ∫x∈U μA(x) / x 注意 这里的积分号不表示积分,也不表示 求和,而是表示各个元素与隶属度对应关系的 一个总括。
这种表示法可以推广到有限、无限、离散、连续 等各种情况。
模糊集合的表示法-无限集
设论域U=[0,200]表示人的年龄,“年轻Y”与 “年老Q”两个模糊集。
0.8A0.8 ∪ 0.4 A0.4 ∪0.1 A0.1, 写出A0.1、 A0.4、 A0.8、 A1。
分解定理:用隶属函数形式
设A是论域U的一个模糊子集,μA(u) 是A的隶属函数, 则有
A(u) ( CA (u)) [0,1]
推论
A(x) { [0,1]; x A}
分解定理-Example2
设U={1,2,3,4,5,6}, A0.1={1,2,3,4,5,6}, A0.4={2,3,4,5,6}, A0.8={3,4,5}, A1={4},求模糊子集A。
A的含义:靠近4的数。
扩张原理-引出
设X,Y为普通集合,f : X Y是一个 映射,A是X上的一个普通集合,则 通过映射f 可以得到Y上的一个普通集 合B=f (A)
A是U的一个模糊集合,λA仍然表 示U的一个模糊子集,称为λ与A的 “乘积”,其隶属函数规定为:
A (x) A (x)
分解定理--乘积运算