北京理工大学珠海学院 复习资料模糊数学复习例题 经典

第一章P8例1.2.8P9例1.2.12（弄懂矩阵怎么得来的）

P10例1.2.13例5：模糊集合及其运算例4：模糊集合及其运算(A∩B)°

C(A°

C)∩(B°

C)(A∩B)°

C(A°

C)∩(B°

C)例6：模糊集合及其运算第二章P45例2.1.1P46例2.1.2P56例2.3.1P57例2.3.2P60例2.3.6P71例2.4.4例6：例6：设对于模糊等价矩阵模糊聚类分析模糊聚类分析例7：设有模糊相似矩阵模糊聚类分析模糊聚类分析解：由题设知特性指标矩阵为采用最大值规格化法将数据规格化为模糊聚类分析用最大最小法构造模糊相似矩阵得到模糊聚类分析用平方法合成传递闭包取，得模糊聚类分析取，得取，得模糊聚类分析若利用直接聚类法模糊相似矩阵取λ＝1,此时为单位矩阵，故分类自然为{x1}，{x2}，{x3}，{x4}，{x5}。取λ＝0.70,此时故分类应为{x1}，{x3}，{x2,x4}，{x5}。{x2,x4}为相似类取λ＝0.63,此时{x2,x4}，{x1,x4}为相似类，有公共元素x4的相似类为{x1,x2,x4}故分类应为{x1,

x2,x4}，{x3}，{x5}。取λ＝0.62,此时{x2,x4},{x1,x4},{x1,x3}为相似类，有公共元素x4的相似类为{x1,x2,x3,x4}故分类应为{x1,x2,x3,x4}，{x5}。取λ＝0.53,此时故分类应为{x1,x2,x3,x4,x5}。取，得取，得模糊聚类分析第三章P102例3.3.1P106例3.3.3P110例3.3.62、贴近度模糊模式识别按上述定义可知，模糊集的内积与外积是两个实数。A⊙B=定义设A，B

F(U)，称为A与B的内积，称为A与B的外积。例

设X={x1,x2,x3,x4,x5,x6},则

A⊙

B模糊模式识别模糊模式识别表示两个模糊集A，B之间的贴近程度。或σL(A，B)=(A∘B)(A⊙

B)C⊙C=⊙C=故B比A更贴近于Ｃ.模糊模式识别模糊模式识别模糊模式识别例如：论域为“茶叶”，标准有5种待识别茶叶为B，反映茶叶质量的6个指标为：条索，色泽，净度，汤色，香气，滋味，确定B属于哪种茶A1A2A3A4A5B条索0.50.30.2000.4色泽0.40.20.20.10.10.2净度0.30.20.20.20.10.1汤色0.60.10.10.10.10.4香气0.50.20.10.10.10.5滋味0.40.20.20.10.10.3⊙B)]，

模糊模式识别计算得故茶叶B为A1型茶叶。按最大隶属原则，该人属于老年。解：模糊模式识别例如

已知“青年人”模糊集Y，其隶属度规定为对于x1=27岁及x2=30岁的人来说，若取阈值模糊模式识别1=0.7，模糊模式识别故认为27岁和30岁的人都属于“青年人”范畴。则因

Y(27)=0.862>1，而

Y(30)=0.5<1，故认为27岁的人尚属于“青年人”，而30岁人的则不属于“青年人”。若取阈值2=0.5，则因

Y(27)=0.862>2,而

Y(30)=0.5=2，第四章 P116例4.4.3P193T7，T8模糊综合评判一、一