网站没有备案号,程序员培训要多长时间,重庆有哪些大型互联网公司,物流网站建设流程图1、模型识别的问题提出模型识别#xff0c;通俗地理解即是对一个类别未知的对象进行归类#xff08;或者叫分类#xff09;。这里与聚类不同的是#xff0c;聚类实际上是要区分出已有的样本哪些属于同一类#xff0c;但并没有参考标准。而识别则事先有参考的标准#xff…1、模型识别的问题提出模型识别通俗地理解即是对一个类别未知的对象进行归类或者叫分类。这里与聚类不同的是聚类实际上是要区分出已有的样本哪些属于同一类但并没有参考标准。而识别则事先有参考的标准在此前提下对模型进行识别。简单抽象描述这一问题即是现有对象它有多种属性此时有标准模型如何通过一系列的方法来判断对象 究竟属于哪一种类型。比如医生通过病人的症状进行诊断判断其属于哪种疾病农业中对作物进行分级等都属于模型识别问题。2、预备知识模糊向量所有元素均在 上取值的向量可称为模糊向量。如模糊向量可以用于表示一个模糊集 其中 表示该模糊集的隶属度函数。模糊向量的内积模糊向量的外积3、最大隶属度原则最大隶属原则 I 设论域 上有 个模糊 子集 (即 个模型),构成一个标准模型库,若对任一 有 , 使得 则认为 相对隶属于 .这里需要稍作解释。上述内容里面 即是 个标准模型而 是待识别的对象。上面公式的意思通俗的解释即是它相对哪一个模型的隶属度最大那么它就属于哪个模型。例考虑年轻、中年、老年的三类标准模型分别定义如下那么考虑此时应属于中年人再考虑: 按照这一标准35岁也应该算作中年人。4、小结由上述描述可见模糊模型识别的操作过程实际上是比较简单的。但这里也很容易看出一个问题在上例中我们是直接给出了隶属度函数然而这种做法显然并不是最好的。因为可以看到35岁也被归为了中年人之列。那么容易看到不同隶属度函数对应的是不同的选择标准因此合理的隶属度函数是合理的识别方法的前提。关于隶属度函数的选取前文中已经讲过可以参考模糊数学笔记三、模糊隶属度函数的确定及常用隶属度函数_半个冯博士-CSDN博客_连续型 隶属度函数blog.csdn.net
