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人工智能第九章模糊计算第9章模糊计算9.1模糊集合的概念9.2模糊集合的代数运算9.3正态模糊集和凸模糊集9.4模糊关系9.5模糊判决

9.6模糊数学在模式识别中的应用9.1模糊集合的概念经典集合中，论域中的任何元素，或者属于某一集合，或者不属于该集合，两者必居且仅居其一。模糊概念无法简单地用属于或者不属于来描述，即无法用经典集合来描述，因此只能通过属于的程度来刻画。进一步说，论域中的元素符合某一概念不能简单地用{0,1}表示，而要借助介于0与1之间的实数来表示。9.1模糊集合的概念

隶属函数值域为[0,1]区间9.1模糊集合的概念表示方法：序偶表示法扎德法隶属函数法9.1模糊集合的概念隶属函数构造方法：例证法模糊统计法蕴涵解析定义法二元对比法三分法模糊分布法9.2模糊集合的代数运算

9.2模糊集合的代数运算运算准则：同一律：A

∩E=A，A

∪E=E

A

∩

∅=∅，A

∪

∅=A

其中，∅为空集，E为全集，即∅=E。德摩根律：∼(A∩B)=∼A∪

∼B∼(A∪B)=∼A∩∼B复原律：

∼(∼A)=A9.3正态模糊集和凸模糊集

9.3正态模糊集和凸模糊集9.4模糊关系

9.4模糊关系

9.4模糊关系模糊关系的性质自反性对称性传递性9.5模糊判决通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合或者隶属函数，但在实际应用中需要一个明确的值。在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的单值过程就称为解模糊或者模糊判决。1.重心法2.最大隶属度法3.系数加权平均法4.隶属度限幅元素平均法9.6模糊数学模式识别通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合或者隶属函数，但在实际应用中需要一个明确的值。在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模

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