模糊数学方法及其应用第版答案

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粒计算基础教程之模糊数学课后答案

粒计算基础教程之模糊数学课后答案

粒计算基础教程之模糊数学课后答案考试时间:120分钟满分:100分姓名:____________班级:_____________学号:_____________1、? 转化成角度为()[单选题] *A. 150°B. 120°(正确答案)C. 270°D. 90°2、△ABC中的边BC上有一点D,AB=13,BD=7,DC=5,AC=7,则AD的长()[单选题] *A、8(正确答案)B、9C、6D、33、? 是第()象限的角[单选题] *A. 一(正确答案)B. 二C. 三D. 四4、17.如图,若OC是∠AOB内部的一条射线,则下列式子中,不能表示“OC是∠AOB的角平分线”的是()[单选题] *A.∠AOC=∠BOCB.∠AOB=2∠BOCC.D.∠AOC+∠BOC=∠AOB(正确答案)5、-120°用弧度制表示为()[单选题] *-2π/3(正确答案)2π/3-π/3-2π/56、8.如图,在数轴上表示的点可能是()[单选题] *A.点PB.点Q(正确答案)C.点MD.点N7、33.若x2﹣6x+k是完全平方式,则k的值是()[单选题] *A.±9B.9(正确答案)C.±12D.128、40、如图,在4×4方形网格中,与△ABC有一条公共边且全等(不与△ABC重合)的格点三角形(顶点在格点上的三角形)共有()[单选题] *A.3个B.4个(正确答案)C.5个D.6个9、13.在海上,一座灯塔位于一艘船的北偏东40°方向,那么这艘船位于灯塔()[单选题] *A.南偏西50°方向B.南偏西40°方向(正确答案)C.北偏东50°方向D.北偏东40°方向10、1.如图,∠AOB=120°,∠AOC=∠BOC,OM平分∠BOC,则∠AOM的度数为()[单选题] *B.65°C.75°(正确答案)D.80°11、24、在▲ABC中中, ∠A=∠C=55°, 形内一点使∠PAC=∠PCA, 则∠ABP为()[单选题] *A. 30°B. 35°(正确答案)C. 40°D. 45°12、2.如图,BC=AB,D为AC的中点,DC=3cm,则AB的长是()[单选题] *A.4cm(正确答案)B.CmC.5cmD.cm13、第三象限(正确答案)第四象限undefinedundefined14、一人要从5 本不同的科技书,7本不同的文艺书中任意选取一本,有多少种不同的选法? ()[单选题] *A、10B、11(正确答案)C、35D、1415、23、在直角坐标平面内有点A,B,C,D,那么四边形ABCD的面积等于()[单选题]A. 1B. 2C. 4(正确答案)D. 2.516、14.不等式|3-x|<2 的解集为()[单选题] *A. x>5或x<1B.1<x<5(正确答案)C. -5<x<-1D.x>117、11.下列说法中:①0是最小的整数;②有理数不是正数就是负数;③正整数、负整数、正分数、负分数统称为有理数;④非负数就是正数;⑤﹣不仅是有理数,而且是分数;⑥是无限不循环小数,所以不是有理数.其中错误的说法的个数为()[单选题] *A.6个(正确答案)B.5个C.4个D.3个18、7.已知集合A={-13,12},B={x|ax+1=0},且B?A,则实数a的值不可能为( ) [单选题] *A.-3(正确答案)B.-1/12C.0D.1/1319、10.(2020·北京,1,4分)已知集合A={-1,0,1,2},B={x|0<x<3},则A∩B=( ) [单选题] *A.{-1,0,1}B.{0,1}C.{-1,1,2}D.{1,2}(正确答案)20、下列是具有相反意义的量是()[单选题] *A.身高增加1cm和体重减少1kgB.顺时针旋转90°和逆时针旋转45°(正确答案)C.向右走2米和向西走5米D.购买5本图书和借出4本图书21、9、横坐标为3的点一定在()[单选题] *A.与x轴平行,且与x轴的距离为3的直线上B.与y轴平行,且与y轴的距离为3的直线上C.与x轴正半轴相交,与y轴平行,且与y轴的距离为3的直线上(正确答案)D.与y轴正半轴相交,与x轴平行,且与x轴的距离为3的直线上22、8. 估计√13?的值在() [单选题] *A、1和2之间B、2和3之间C、3和4之间(正确答案)D、4和5之间23、8.如图,一副分别含有30°和45°角的两个直角三角板,拼成如图所示图形,则∠BFD的度数是( ) [单选题] *A.15°(正确答案)B.25°C.30°D.10°24、24.下列各数中,绝对值最大的数是()[单选题] *A.0B.2C.﹣3(正确答案)D.125、2 ? C2 ? D(正确答案)x>9可以表示为()。

11模糊数学及其应用

11模糊数学及其应用
2010暑假建模培训 3
2、隶属度:隶属函数A( x)描述了 x对模糊集合A的隶属程度。
3、模糊集A有下列三种常见的表示形式。 i) zadeh 表示法 ii) 序偶表示法 iii) 向量表示法
2010暑假建模培训
4
用集合x1 , x2 , x3 , x4 表示四位学 生, " 聪明"是一个模糊概念, 经某种方法 对四位学生的聪明程度 作的评价依次为 0.45 , 0.78 , 0.91 , 0.46 , 则以次评价构成 的模糊集合 A记为
22
2010暑假建模培训
2、数据标准化 在实际问题中,不同的数据一般有不 同的量纲,为了使所有不同的量纲的量也 能进行比较,通常需要对数据作适当的变 换 在模糊数学里,一般将数据压缩到区间 [0,1]上。
2010暑假建模培训
23
通常需要作如下两种变换: 1)平移、标准差变换
xik xk x sk
' ik
(i 1,2n; k 1,2,m)
1 xk xik n i 1
n
1 2 sk ( xik xk ) n i 1
n
2010暑假建模培训
24
经过变换后,每个变量的均值为0,标准 差为1,且消除了量纲的影响,但是,这样得 到的 还不一定在区间[0,1]上。
2)平移、极差变换
2010暑假建模培训 19
择近原则
设A1 , A2 , An是论域X中的n个模糊 集合 标准模型,对于给定的 待识别 对象B( X中的模糊集合) , 若存在k使得:
( Ak , B) max{ ( A1, B), ( An , B)}
其中 ( Ai , B )表示B对Ai的贴近度, 则认为B与Ak 最相似

模糊集理论及其应用_第一章

模糊集理论及其应用_第一章
1 μA
11
1.2 模糊集合与隶属函数(1/5)
目录
由此可见,模糊集合 A 是一个抽象的概念, 其元素是不确定的, 我们只能通过隶属函数 A来认识和掌握 A .A(u)的数值的大小反映 了论域U 中的元素 u 对于模糊集合 A 的隶属 程度, A(u)的值越接近于1 ,表示u隶属于A 的程度越高;而μA(u)的值越接近于0,表示u 隶属于 A 的程度越低.特别地, 若A(u) =1,则认为u完全属于A ; 若A(u) =0,则认为u完全不属于A. 因此, 经典集合可看作是特殊的模糊集合. 换言之,模糊集合是经典集合的推广。
3
模糊数学的概念 处理现实对象的数学模型 确定性数学模型:确定性或固定性,对象间有必 然联系. 随机性数学模型:对象具有或然性或随机性 模糊性数学模型:对象及其关系均具有模糊性. 随机性与模糊性的区别 随机性:指事件出现某种结果的机会. 模糊性:指存在于现实中的不分明现象. 模糊数学:研究模糊现象的定量处理方法.
5
数学建模与模糊数学相关的问题
模糊数学—研究和处理模糊性现象的数学 (概念与其对立面之间没有一条明确的分 界线) 与模糊数学相关的问题(一)
模糊分类问题—已知若干个相互之间不分明的
模糊概念,需要判断某个确定事物用哪一个模 糊概念来反映更合理准确 模糊相似选择 —按某种性质对一组事物或对 象排序是一类常见的问题,但是用来比较的性 质具有边界不分明的模糊性
模糊集理论及其 应用
1
前言:什么是模糊数学
•模糊概念
秃子悖论: 天下所有的人都是秃子
设头发根数n n=1 显然
若n=k 为秃子 n=k+1 亦为秃子
模糊概念:从属于该概念到不属于该概念之间 无明显分界线 年轻、重、热、美、厚、薄、快、慢、大、小、 高、低、长、短、贵、贱、强、弱、软、硬、 阴天、多云、暴雨、清晨、礼品。

模糊数学及其应用5

模糊数学及其应用5
B A o R (b1 b2 b3 b4 b5 )
m m min( , ai ri1 ) min( , ai ri 2 ) min( , 1 1 1 i 1 i 1 (0.202 0.210 0.258 0.182 0.148)
a
i 1
m
i
ri 3 ) min( , 1
第六讲 模糊综合评判
在现实生活中,常常需要对某些事物进行评价。 根据我们的经验知,不论对什么事物进行评价,若 只考虑一个因素,而且又有明确的衡量标准,则问 题很容易解决。比如若只比较A、B两人的大小,则 只需要比较两人的年龄即可。但要考虑多个因素, 而且有些因素的评价标准又不那么确切,只是一个 模糊概念,比如A、B两人谁更优秀?这时评价问题 就变得非常复杂。为了对这种情况进行评价,汪培 庄在20世纪80年代初提出了综合评判模型。此模型 以它简单实用的特点,迅速波及到国民经济和工农 业生产的方方面面。
b j (a1 * r1 j ) *(a2 * r2 j ) **(am * rmj ) ,

j 1,2,,(1) n

(1)式是模糊综合评判的一般模型,记为 M (*, 。王光远 *) (1984)根据对运算符“ ”的不同定义,总结出了四种不同 的模糊综合评判模型。这四种模糊综合评判模型分别为:
a
i 1
m
i

m
i
ri 5 )
用此模型算得的评语集B的最大值是。若用极大隶属度原则 进行综合评判,该公园属于三级——“有点烦恼”。
2012-12-7 10
55 65 1 0.202 0.210 0.258 0.182 0.148 75 73.64 S 0.202 0.210 0.258 0.182 0.148 85 95

模糊数学 习题答案

模糊数学 习题答案

模糊数学习题答案模糊数学习题答案模糊数学是一门研究不确定性和模糊性的数学分支,它的应用涵盖了各个领域,例如控制理论、人工智能、经济学等。

在学习模糊数学的过程中,习题是不可或缺的一部分。

下面是一些常见的模糊数学习题及其答案,希望对你的学习有所帮助。

1. 什么是模糊集合?答:模糊集合是一种用来描述不确定性和模糊性的数学工具。

与传统的集合论不同,模糊集合中的元素可以具有不同的隶属度,即某个元素可以同时属于多个集合。

2. 什么是隶属函数?答:隶属函数是用来描述元素与模糊集合之间的隶属关系的函数。

它将一个元素映射到一个隶属度的值,表示该元素在模糊集合中的隶属程度。

3. 什么是模糊关系?答:模糊关系是一种用来描述事物之间模糊联系的数学工具。

与传统的关系不同,模糊关系中的元素可以具有不同的隶属度,表示它们之间的模糊程度。

4. 什么是模糊逻辑?答:模糊逻辑是一种用来处理模糊命题的逻辑系统。

在传统的逻辑中,命题只有真和假两种取值,而在模糊逻辑中,命题的取值可以是一个介于0和1之间的隶属度值。

5. 什么是模糊推理?答:模糊推理是一种用来从模糊事实中得出模糊结论的推理方法。

它基于模糊逻辑和模糊关系,通过对隶属度的运算和推理规则的应用,得出模糊结论。

6. 什么是模糊控制?答:模糊控制是一种用来处理模糊输入和输出的控制方法。

它基于模糊逻辑和模糊关系,通过对输入和输出的模糊化和去模糊化处理,实现对复杂系统的控制。

7. 什么是模糊聚类?答:模糊聚类是一种用来对数据进行模糊分类的方法。

它基于模糊集合和模糊关系,通过对数据的隶属度进行计算和调整,将相似的数据归为同一类别。

8. 什么是模糊优化?答:模糊优化是一种用来处理模糊目标和约束的优化方法。

它基于模糊集合和模糊关系,通过对目标函数和约束条件的模糊化和去模糊化处理,寻找最优解。

9. 什么是模糊神经网络?答:模糊神经网络是一种结合了神经网络和模糊逻辑的计算模型。

它通过对输入和输出的模糊化和去模糊化处理,实现对复杂问题的建模和求解。

模糊数学原理及其应用

模糊数学原理及其应用

模糊数学原理及其应用目录模糊数学原理及其应用目录摘要1.模糊集的定义2.回归方程3.隶属函数的确定方法3.1 隶属函数3.2 隶属度3.3 最大隶属原则4.模糊关系与模糊矩阵5.应用案例——模糊关系方程在土壤侵蚀预报中的应用5.1 研究的目的5.2 国外研究情况5.2.15.2.25.3 国内研究情况5.3.15.3.25.4 研究的意义6,小结与展望参考文献摘要:文章给出了模糊集的定义,对回归方程式做了一定的介绍并且介绍了隶属函数,隶属度,隶属度原则,以及模糊关系与模糊矩阵的联系与区别。

本文给出了一个案例,是一个关于模糊关系方程在土壤侵蚀预报中的应用,本文提出针对影响侵蚀的各个因素进行比较,找出影响最大的一项因子进行分析应用。

关键字模糊数学回归方程隶属函数模糊关系与模糊矩阵1. 模糊集1) .模糊集的定义模糊集的基本思想是把经典集合中的绝对隶属函数关系灵活化,用特征函数的语言来讲就是:元素对“集合”的隶属度不再是局限于0或1,而是可以取从0到1的任一数值。

定义一如果X是对象x的集合,贝U X的模糊集合A:A={ ( X, A (x)) I X x}-A (x)称为模糊集合A的隶属函数(简写为MF X称为论域或域。

定义二设给定论域U,U在闭区间[0,1]的任一映射J A: U > [0,1]A (x) ,x U可确定U的一个模糊子集A。

模糊子集也简称为模糊集。

J A ( x)称为模糊集合A是隶属函数(简写为MF。

2).模糊集的特征一元素是否属于某集合,不能简单的用“是”或“否”来回答,这里有一个渐变的过程。

[1]3).模糊集的论域1>离散形式(有序或无序):举例:X={上海,北京,天津,西安}为城市的集合,模糊集合C=“对城市的爱好”可以表示为:C={(上海,0.8)(北京,0.9)(天津,0.7)(西安,0.6)}又: X={0,1,2,3,4,5,6}为一个家庭可拥有自行车数目的集合,模糊集合C= “合适的可拥有的自行车数目的集合”C={(0,0.1),(1,0.3),(2,0.7),(3,1.0),(4,0.7),(5,0.3),(6,0.1)}2>连续形式令x=R为人类年龄的集合,模糊集合A= “年龄在50岁左右”则表示为:A={x,」A(X),x X }式中」A(x)2. 回归方程1>回归方程回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。

模糊数学阅读练习及答案

模糊数学阅读练习及答案

模糊数学阅读练习及答案模糊数学1965年,世界上诞生了一门新的学科——模糊数学。

数学的特点是精确,如今却与“模糊”攀上了亲,似乎不可思议。

确实,模糊数学引起人们的浓厚兴趣,世界各国的研究者与日俱增,正如1975年纪念模糊数学诞生十周年的论文集所指出的:“未来的十年,将是模糊数学大发展的十年。

”模糊数学的诞生,是科学技术发展到一定阶段的必然产物。

人类应用数学工具,对世界的认识从模糊到精确,是一个飞跃。

今天,精确的数学计算在许多场合必不可少。

然而,当我们要求电子计算机具备人脑功能的时候,精确这个长处在一定的程度上反而成了短处。

例如,我们在判别走过来的人是谁时,总是将来人的高矮、胖瘦、走路姿态等与大脑中储存的样本进行比较,从而得出相应的结论。

一般说来,这是轻而易举的事情。

即使一位旧友多年不见,面貌有变化,仍能依稀相认。

然而要是让电子计算机来做这件事,那就复杂了。

得测量来人的身高、体重、手臂摆动的角度以及鞋底对地面的正压力、摩擦力、速度、加速度等等数据,而且非要精确到小数点后几十位才肯罢休。

如果某熟人近来消瘦了点,计算机就“翻脸不认人”了。

显然,这样的“精确”,反使人糊涂。

由此可见,要使计算机能模拟人脑功能,一定程度的模糊,倒是需要的。

模糊数学以客观世界的模糊性为研究对象,它的基础是模糊集合论。

集合原是德国数学家康托尔在19世纪末提出的概念。

例如,太阳系是所有行星的集合,车厢是所有乘客的集合,一张报纸是全部字组成的集合等等。

经典集合论对事物只作明确的划分。

然而事实上,一个事物是否属于某集合,并非只有“是”或“非”两种回答,常有模棱两可的情况。

例如,对“老年人”和“高个子”这类集合的界限就很难作明确的划分。

50岁的人,可以算老年,也可不算老年。

这就是说,在现实世界中,集合的边缘往往是模糊的。

在人们的思维或语言中,这样模糊的概念比比皆是。

如胖、高、重、浓、响、明亮、暖和、粉红、漂亮等,都没有绝对的标准。

经典数学就无法进行描述,而模糊数学却能对这些模糊的集合,进行定量的分析。

模糊数学方法及其应用

模糊数学方法及其应用
1 m rij = M / ∑ | xik − x jk | i =1
i=j i≠j i , j=1,2,…,n
适当选取M,使得0≤rij≤1。 (2)欧氏距离 欧氏距离 见相似性度量聚类中的相似系数。 见相似性度量聚类中的相似系数。
12
(3)切比雪夫距离 切比雪夫距离
d ij = ∨ xik − x jk
k =1
m
(i, j = 1,2, L , n)
建立模糊相似矩阵的其他方法,就不再介绍了。 建立模糊相似矩阵的其他方法 就不再介绍了。 就不再介绍了 三、聚类 1.模糊等价矩阵 模糊等价矩阵 给定U上的一个模糊关系Rij=[rij]n×n, 若它满足: × 若它满足 (1)自反性 rij=1 ); 自反性( 自反性 ; (2)对称性 rij=rji ); 对称性( 对称性 ; (3)传递性 R o R ⊆ R ); 传递性( 传递性 ; 上的一个模糊等价矩阵 模糊等价矩阵。 则称R是U上的一个模糊等价矩阵。
第j类中第 个变量的平均值 x 类中第k个变量的平均值 类中第 个变量的平均值:
x
( j) k
( j) k
1 = nj
( xikj ) ∑ i =1
nj
( (k = 1,2,L, m); x ( j ) = ( x1( j ) , x 2( j ) , L, x mj ) )
1 n x k = ∑ xik (k = 1,2, L , m); x = ( x1 , x 2 , L , x m ) n i =1
第十一章 模糊数学方法及其应用
§1 模糊聚类分析(参考内容) §2 模糊模型识别(参考内容)
1
前言 模糊数学是用数学方法研究和处理具有“模糊性” 模糊数学是用数学方法研究和处理具有“模糊性” 现象的数学。 现象的数学。所谓的模糊性主要是指客观事物差异 的中间过渡界线的“不分明性” 的中间过渡界线的“不分明性”。如储层的含油气 油田规模的大小,成油地质条件的优劣, 性、油田规模的大小,成油地质条件的优劣,圈闭 的形态,岩石的颜色等。 的形态,岩石的颜色等。这些模糊变量的描述或定 义是模糊的,各变量的内部分级没有明显的界线。 义是模糊的,各变量的内部分级没有明显的界线。 地质作用是复杂的, 地质作用是复杂的,对其产生的地质现象有些可 以采用定量的方法来度量, 以采用定量的方法来度量,有些则不能用定量的数 值来表达, 值来表达,而只能用客观模糊或主观模糊的准则进 行推断或识别。 行推断或识别。
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A%
o
R
=
(1,
0.5,
0.8,
0,
0.4,
0.7)
o
⎜ ⎜ ⎜
1 0
0 1
0 0
0⎟ ⎟ = (1, 0.4, 0.7, 0)
0⎟
⎜0 1 0 0⎟ ⎜⎜⎝ 0 0 1 0⎟⎟⎠
⎛1 1 1 0 0 0⎞
f
−1 ( B) %
=
T%R'
(B) %
=
B %
o
R'
=
(1,
0.4,
0.7, 0)
o
⎜ ⎜ ⎜
解:利用波达数的计算方法可知:
a 的波达数为 4 + 2 +1+ 0 + 0 + 2 + 3 + 2 = 14 b 的波达数为 5 + 5 + 0 +1+1+1+1+ 0 = 14 c 的波达数为 2 + 0 + 2 + 3 + 3 + 5 + 2 + 4 = 17 d 的波达数为 3 +1+ 4 + 4 + 5 + 4 + 4 + 5 = 30 e 的波达数为1+ 4 + 5 + 5 + 4 + 0 + 0 +1 = 20
%
x1 x2 x3 x4 x5 x6
⎛1 0 0 0⎞
⎜ ⎜
1
0
0
0 ⎟⎟
⎜1 0 0 0⎟
解法 2,根据模糊映射 f (x) ,可以得到模糊关系矩阵 R = ⎜

⎜0 1 0 0⎟
⎜0 1 0 0⎟ ⎜⎜⎝ 0 0 1 0⎟⎟⎠
⎛1 0 0 0⎞
⎜ ⎜
1
0
0
0
⎟ ⎟
则 B% =
f
( A% ) = T%R ( A% ) =
1 y2
+
0.7 y3
T%R
(B% )
=
B%
o
R
=
(0.1,
0.6)
o
⎛ ⎜ ⎝
0.1 0.3
0.2 1
0.7 ⎞
0.1
⎟ ⎠
=
(0.3, 0.6, 0.1)
=
0.3 y1
+
0.6 y2
+
0.1 y3
5.
设X
= {x1, x2 , x3, x4 , x5 , x6} , Y
= {a, b, c, d} 而
o
⎜ ⎜⎜⎝
0 0
1 0
0 1
0 1
⎟ ⎟⎟⎠
=
(1,
0,1,1)
⎛1 0 1 0⎞
T%R
(B% )
=
B%
o
R
=
(0.7,
0.2,
0)
o
⎜ ⎜⎜⎝
0 0
1 0
0 1
0 1
⎟ ⎟⎟⎠
=
(0.7,
0.2,
0.7,
0)
⎛1 0 1 0⎞
解法
2,由模糊关系矩阵
R
=
⎜ ⎜
0
1
0
0⎟⎟ 知存在模糊映射 f (x) ,使得

Y = {y1, y2 , y3, y4}

R
=
⎜ ⎜
0
1
0
0
⎟ ⎟

A = {x1, x3}

⎜⎝ 0 0 1 1 ⎟⎠
B%
=
0.7 x1
+
0.2 x2
,试求 T%R
(
A)
, T%R
(B% )
解:解法 1,利用第四章模糊线性变换的内容知:
⎛1 0 1 0⎞
T%R ( A)
=
Ao
R
=
(1,
0,1)
% = 2 − y −1, 2 < y ≤ 5
∫ ∫ 所以 f (A) = 1+ [( y −1 −1) / 3] + 2 − y −1
%
[1,2]
y
( 2,5]
y
注:函数
f
(x)

A( %
x)
都是连续函数,上式中区间端点
2
处取开还是闭都可以。
7.对某产品质量作综合评价,考虑从 4 种因素来评判产品,即因素集为U = (u1, u2 , u3, u4 ) ,
策,确定 6 位同志的先后排序。
意见
1 2 3 4 5 6 7 8
1(10 分) b b e e d c f d
2(8 分) a e d d e d d c
名次
3(6 分) 4(4 分)
d
c
f
a
f
c
c
f
c
f
f
a
a
c
f
a
5(2 分) f d a b b b b e
6(1 分) e c b a a e e b
f 的波达数为1+ 3 + 3 + 2 + 2 + 3 + 5 + 3 = 22
排序为 d , f , e, c, ( a, b 并列)
考虑了名次的权重
名次
1(10 分)
5
权重
10/31
2(8 分) 4
8/31
3(6 分) 3
6/31
4(4 分) 2
4/31
5(2 分) 1
2/31
6(1 分) 0
1/31
f 的波达数为1× 2 / 31+ 3× 4× 6 / 31+ 2× 2× 4 / 31+ 5×10 / 31 = 140 / 31
加权后的排序为 d , e, c, f , b, a
2.排序
手写英文字母 a, b, c 的模糊识别。设论域 X = {a, b, c} 及待识别图像( z )如图所示,为了 方便,设 a, b, c 依次为 x1, x2 , x3 。考察他们与待识别图像( z )是否相似。若 a 与 b 比较, a 与( z )的相似程度为 0.32,则 b 与( z )相似程度为 0.46; b 与 c 比较, b 与( z )的 相似程度为 0.4,则 c 与( z )相似程度为 0.64;c 与 a 比较,c 与( z )的相似程度为 0.46, 则 a 与( z )相似程度为 0.54;试用模糊优先关系定序法按与图像( z )最相似特性确定 x1, x2 , x3 的次序,从而识别( z )是哪个字母
f
(
x)
=
⎧a, ⎪⎨b,
x x
∈{x1, = {x4 ,
x2 , x3} x5}
⎪⎩c, x = x6
A = 1 + 0.5 + 0.8 + 0.4 + 0.7 ,试求 B = f ( A) 及 f −1(B) 。
% x1 x2 x3 x5 x6
%
%
%
解:解法 1.根据第一章的扩张原理知
f f f f
解:用模糊优先关系排序决策来进行排序,首先要建立模糊优先关系矩阵 R 。在计算 rij 时
要求 rij + rji = 1。而根据题目, a 与 b 比较时, a 与( z )的相似程度为 0.32,则 b 与( z )
相似程度为 0.46,选择 a 对 b 的优先选择比为 0.32 , b 对 a 的优先选择比为 0.32 + 0.46
因此 f ( A)( y) = {1+ x / 3 | −1 ≤ x ≤ 0}∨ {1+ x / 3 | −2 ≤ x ≤ −1} = {1+ x / 3 | −1 ≤ x ≤ 0} % = 1+[( y −1 −1) / 3],1 ≤ y ≤ 2
2 ≤ f (x) ≤ 5 时 0 ≤ x ≤ 1 或 者 −3 ≤ x ≤ −2 , 但是 当 0 ≤ x ≤ 1 时 , A% (x) = 1− x 得 的 值 比 −3 ≤ x ≤ −2 时 A% (x) = 1+ x / 3的值大,因此 f ( A)( y) = {1+ x / 3 | −3 ≤ x ≤ −2}∨ {1− x | 0 < x ≤ 1} = {1− x | 0 < x ≤ 1}
( ( ( (
AAAA%%% ))))((((bcad))))
= = = =
∨∨∨0((A%AA%%((x(xx614)))=,, AA%0((.7xx25
), ))
A%=(0x.34))
=
1
%
即 B = (1, 0.4, 0.7, 0) = 1 + 0.4 + 0.7 + 0
%
ab cd
f f f
f ( A)( y1) = A(x1) = 1 f ( A)( y2 ) = A(x2 ) = 0 f ( A)( y3) = ∨( A(x1), A(x3 )) = 1 f ( A)( y4 ) = A(x3) = 1
即T%R ( A) = (1, 0,1,1)
f f f f
((BB% ))(( ((BB%% ))((
⎧1+ x / 3, −3 < x ≤ 0
A% (x)
=
⎪⎨1− x, 0 < ⎪⎩0, others
x

1
试求 f ( A% ) 解:当 −2 < x ≤ 0 时,函数 y = f (x) = 1+ (x +1)2 是偶函数,因此1 ≤ f (x) ≤ 2 时 −1 ≤ x ≤ 0
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