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时间:2020-09-15
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1、人工智能与数据挖掘第4章计算智能的仿生技术(2)模糊计算4.2模糊计算4.2.1模糊集合及其运算4.2.2模糊推理4.2.3模糊规则的计算公式4.2.4模糊推理方法的比较人工智能与数据挖掘4.2.1模糊集合及其运算一、基本概念(一)连续值逻辑模糊推理的基础是模糊逻辑,即连续值逻辑。模糊命题在生活中经常使用,如:“今晚天气很好”,“他很年轻”,“物价涨的太快了”……模糊命题不是一个很精确的,不能简单地用“真”或“假”两值来反映。它的逻辑值在连续区间[0,1]中取值。连续值逻辑也叫做模糊逻辑。人工智能与数据挖掘(二)隶属函数论域是讨论的全体对象空间。定义:论
2、域X={x}上的模糊集合A由隶属函数A(x)来表征。其中A(x)在实轴的闭区间[0,1]中取值,A(x)的大小反映x对于模糊集合A的隶属程度。A(x)的值接近1,表示x隶属于A的程度很高。A(x)的值接近0,表示x隶属于A的程度很低。特例,当A的值域取[0,1]闭区间的两个端点,亦即{0,1}两个值时,A便退化为一个普通的逻辑子集。隶属函数也就退化为普通逻辑值。人工智能与数据挖掘(三)模糊集合的表示对论域U,U={x1,x2,…,xn}中模糊子集An,扎德(L.A.Zadeh)表示:其中分母是论域U中的元素,分子是相应元素的隶属度(注意:它们
3、不是进行分式想加),当i为0时可不写此项。模糊子集An一般表示为:An=(1,2,…,n)其中i是对应元素xi的隶属度,当i为0时必须写此项(保持对应关系)。例:论域U={x1,x2,x3,x4}中模糊集合A=0.1/x1+0.8/x2+0.6/x4或A=(0.1,0.8,0,0.6)人工智能与数据挖掘二、模糊集合的运算(一)模糊集合运算定义论域U={x1,x2,…,xn}上模糊集合运算有:1.模糊集合A的补A,定义为:,人工智能与数据挖掘2.模糊集合A和B的并A+B(或AB),定义为:其中符号等价于max,表示对应xi上两个隶属度取极
4、大值。3.模糊集合A和B的交A∩B,定义为其中符号等价于min,表示对应xi上两个隶属度取极小值。人工智能与数据挖掘4.模糊集合A和B的积AB,定义为特殊情况为模糊集合的幂运算即A2,A3,……5.模糊关系若A1,……,An,相应于U1,……Un的模糊子集,A1,……An的笛卡儿积集记为A1×A2×…×An,定义为U1×U2×…×Un上的模糊关系。它也是模糊集合,其隶属函数为(n维矩阵):人工智能与数据挖掘(二)模糊集合运算例例1.若U=1+2+3+…+10A=0.8/3+1/5+0.6/6B=0.7/3+1/4+0.5/6或A=(0,0,0.8,0,
5、1,0.6,0,0,0,0),B=(0,0,0.7,1,0,0.5,0,0,0,0)有:1.A=(1,1,0.2,1,0,0.4,1,1,1,1)2.A+B=0.8/3+1/4+1/5+0.6/63.AB=0.7/3+0.5/64.AB=0.56/3+0.3/65.A2=0.64/3+1/5+0.36/66.0.4A=0.32/3+0.4/5+0.24/6例2.U1=U2=3+5+7A1=0.5/3+1/5+0.6/7A2=1/3+0.7/5人工智能与数据挖掘三、模糊关系运算(一)模糊关系运算定义直积空间X×Y={(x,y)
6、xX,yY}中的模糊
7、关系R是X×Y(集合X和集合Y之间)中的模糊集R,R的隶属函数用R(x,y)表示:1.模糊关系R1和R2的并R1R2,定义为:R1R2R1R2(x,y)=[R1(x,y),R2(x,y)]2.模糊关系R1和R2的交R1R2,定义为:R1R2R1R2(x,y)=[R1(x,y),R2(x,y)]人工智能与数据挖掘3.模糊关系R的补,定义为:4.模糊关系R1和R2的合成运算:R1R2模糊集合X和Z之间的关系R1,模糊集合Z和Y之间R2,合成关系R=R1R2是在X×Y上的模糊关系。R1R2R1R2=[R1(x,
8、y)R2(x,y)]说明:模糊关系矩阵运算大体上和普通的矩阵运算相似,对应元素取min()值,各元素之间取max()值。人工智能与数据挖掘(二)模糊关系运算例设A和B均为X={x1,x2}上的模糊关系:人工智能与数据挖掘4.2.2模糊推理模糊推理在模糊数学中称为近似推理(或似然推理或推理合成)。它是传统逻辑中假言推理的推广。(一)模糊规则定义1:“若A则B否则C”是U×V中的一个二元模糊关系。定义为:若A则B否则C=A×B+A×C其中A,B和C是U、V和V中的模糊集,而“若A则B否则C”是U×V中的一个二元模糊关系。定义2:“若A则B”可看成“
9、若A则B,否则C”的特殊情况,即允许C为整个全域V的结果。得到:若A则B=若A则
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