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文檔簡介
為了進(jìn)一步度量模糊子集的模糊性,引進(jìn)模糊度的概念。應(yīng)用于模糊綜合評價(jià)、模糊模式識別、模糊故障診斷等模糊度d(A)
模糊熵H(A)對一個(gè)模糊子集模糊性的度量。其中A是模糊子集。第四章模糊性與相似性度量模糊度:度量一個(gè)模糊集合的模糊程度,與隸屬函數(shù)有關(guān)。(1972,法國,德拉卡)2023年2月5日24.1
模糊度模糊度為0:任意元素的隸屬度要么取0,要么取1。
——普通集合模糊度為1:任意元素的隸屬度均為0.5.——最模糊兩個(gè)模糊集合模糊度的比較:模糊度越靠近0.5,越模糊。
2023年2月5日34.3
模糊集之間的相似性度量1、海明距離
d(x,y)=0x=y
d(x,y)=d(y,x)
d(x,z)
d(x,y)+d(y,z)設(shè)A,B
是論域U上的兩個(gè)模糊子集,A,B
間的海明距離定義為——絕對海明距離——相對海明距離例1
設(shè)在論域U={x1,x2,x3}上有三個(gè)模糊子集,A=0.2/x1+0.6/x2+1/x3B=0.6/x1+0.3/x2+0.8/x3C=0.5/x1+0.1/x2+0.2/x3結(jié)論:A及C與B的模糊相似性是一樣的;但顯然,A和C這兩個(gè)模糊子集有很大差別。2023年2月5日42023年2月5日52、加權(quán)海明距離設(shè)A,B
是論域U上的兩個(gè)模糊子集,A,B
間的加權(quán)海明距離定義為其中加權(quán)系數(shù)滿足2023年2月5日6例2設(shè)在論域U={x1,x2,x3}上有三個(gè)模糊子集,A=0.2/x1+0.6/x2+1/x3B=0.6/x1+0.3/x2+0.8/x3C=0.5/x1+0.1/x2+0.2/x3對元素x1到x3的加權(quán)向量為w={1.4,0.6,1}結(jié)論:C和B的模糊相似性更小一些,越相近。2023年2月5日73、歐幾里得距離設(shè)A,B
是論域U上的兩個(gè)模糊子集,A,B
間的歐氏距離定義為——?dú)W氏相對距離2023年2月5日84.4
貼近度在刻畫兩個(gè)模糊子集的模糊相似性時(shí),為了克服“距離”的不足,汪培莊學(xué)者提出了“貼近度”。設(shè)A,B
是論域U上的兩個(gè)模糊子集,A,B
間的貼近度定義為:2023年2月5日9⊙C=⊙C=故B比A更貼近于C.2023年2月5日102023年2月5日11第六章模糊綜合評價(jià)綜合評價(jià):利用評價(jià)因素對一個(gè)事物從各個(gè)角度進(jìn)行評判打分模糊綜合評價(jià):評價(jià)因素具有模糊性一級模糊綜合評價(jià)多級模糊綜合評價(jià)2023年2月5日121、一級模糊綜合評判2023年2月5日132023年2月5日142023年2月5日152023年2月5日162
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