最新[新版]抗菌药物临床应用治理及多重耐药菌沾染防备与操纵-药学医学精品资料.ppt

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6、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：论域X={x}

7、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

8、元素的隶属度（注意：它们不是进行分式想加），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