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文档简介

第八章

模糊模式识别模式一词是有英文pattern翻译而来的，有典范、式样、图象和格局等意义，不同的场合有不同的意义.数学上则把没有适当数学描述的信息结构（或信号结构）称为模式。比如看病、看信、产品评级都是模式识别的过程.这里仅介绍模糊模式识别的方法.一、模糊模式识别1、模糊模式识别的干脆方法最大隶属原则设若使得则认为相对隶属于即元素应归于模式这种干脆由计算元素的从属函数值来推断具体对象的方法，称为模糊模式识别的干脆方法.这种方法适合处理具有如下特点的问题：（1）用做比较的模式是模糊的（2）被识别的对象本身是确定的例8-1通货膨胀问题见讲义p176阈值原则设对取定水平若存在使则判决为：相对隶属于若则判决为：不能识别，此时找出缘由另作分析.该方法也可对与某一个标准模型进行识别.2、模糊模式识别的间接方法有时要识别的对象并不是单个确定的元素，而是论域上的子集或模糊集.这时，需用模糊模式识别的间接方法择近原则1例8-2现有茶叶等级标准品五种：及待识别的茶叶模型反映茶叶质量的因素为论域U，假定U上的模糊集为：解：利用格贴近度公式计算可得：3、多元模式识别现实问题中有的问题具有多种特性，通常需同时考察，此时就用到择近原则2择近原则2例8-3小麦亲本识别（见P179）二、模糊模式识别应用举例

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