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1，模糊數(shù)學中隸屬度的意義

隸屬度：設是論域到[0,1]的一個映射，即：→[0,1]，稱是上的模糊集，而函數(shù)稱為模糊集的隸屬函數(shù)，稱為對模糊集的隸屬度。

模糊數(shù)學中隸屬度的意義

2，隸屬度函數(shù)和概率函數(shù)有什么區(qū)別

1、隸屬度函數(shù)是用來處理不確定性信息，在模糊邏輯、人工智能等領域中常被使用。2、而概率函數(shù)則是用來描述隨機事件的概率，常用于統(tǒng)計學、概率論等領域。

隸屬度函數(shù)和概率函數(shù)有什么區(qū)別

3，如何計算隸屬度函數(shù)值

二元對比排序法是一種較實用的確定隸屬度函數(shù)的方法.它通過對多個事物之間的兩兩對比來確定某種特征下的順序,由此來決定這些事物對該特征的隸屬函數(shù)的大體形狀.二元對比排序法根據(jù)對比測度不同,可分為相對比較法、對比平均法、優(yōu)先關系定序法和相似優(yōu)先對比法等.

如何計算隸屬度函數(shù)值

4，隸屬度函數(shù)的介紹

若對論域（研究的范圍）U中的任一元素x，都有一個數(shù)A（x）∈[0，1]與之對應，則稱A為U上的模糊集，A（x ）稱為x對A的隸屬度。當x在U中變動時，A（ x）就是一個函數(shù)，稱為A的隸屬函數(shù)。隸屬度A（x）越接近于1，表示x屬于A的程度越高，A（x）越接近于0表示x屬于A的程度越低。用取值于區(qū)間0，1的隸屬函數(shù)A（x）表征x 屬于A的程度高低。隸屬度屬于模糊評價函數(shù)里的概念：模糊綜合評價是對受多種因素影響的事物做出全面評價的一種十分有效的多因素決策方法，其特點是評價結(jié)果不是絕對地肯定或否定，而是以一個模糊集合來表示。

5，隸屬度的概念

若對論域（研究的范圍）U中的任一元素x，都有一個數(shù)A（x）∈0，1與之對應，則稱A為U上的模糊集，A（x ）稱為x對A的隸屬度。當x在U中變動時，A（ x）就是一個函數(shù)，稱為A的隸屬函數(shù)。隸屬度A（x）越接近于1，表示x屬于A的程度越高，A（x）越接近于0表示x屬于A的程度越低。用取值于區(qū)間0，1的隸屬函數(shù)A（x）表征x 屬于A的程度高低。隸屬度屬于模糊評價函數(shù)里的概念：模糊綜合評價是對受多種因素影響的事物做出全面評價的一種十分有效的多因素決策方法，其特點是評價結(jié)果不是絕對地肯定或否定，而是以一個模糊集合來表示。

6，什么是隸屬函數(shù)

隸屬函數(shù)(membership function)，用于表征模糊集合的數(shù)學工具。對于普通集合A，它可以理解為某個論域U上的一個子集。為了描述論域U中任一元素u是否屬于集合A，通常可以用0或1標志。用0表示u不屬于A，而用1表示屬于A ，從而得到了U上的一個二值函數(shù)χA（u），它表征了U的元素u對普通集合的從屬關系，通常稱為A的特征函數(shù)，為了描述元素u對U上的一個模糊集合的隸屬關系，由于這種關系的不分明性，它將用從區(qū)間[0，1]中所取的數(shù)值代替0，1這兩值來描述，記為（u），數(shù)值（u）表示元素隸屬于模糊集的程度，論域U上的函數(shù)μ即為模糊集的隸屬函數(shù)，而（u）即為u對A的隸屬度。

7，建立隸屬度函數(shù)的幾種方法

剖分面積元和梯形函數(shù)。

若對論域（研究的范圍）u中的任一元素x，都有一個數(shù)a（x）∈[0，1]與之對應，則稱a為u上的模糊集，a（x ）稱為x對a的隸屬度。當x在u中變動時，a（ x）就是一個函數(shù)，稱為a的隸屬函數(shù)。隸屬度a（x）越接近于1，表示x屬于a的程度越高，a（x）越接近于0表示x屬于a的程度越低。用取值于區(qū)間0，1的隸屬函數(shù)a（x）表征x 屬于a的程度高低。隸屬度屬于模糊評價函數(shù)里的概念：模糊綜合評價是對受多種因素影響的事物做出全面評價的一種十分有效的多因素決策方法，其特點是評價結(jié)果不是絕對地肯定或否定，而是以一個模糊集合來表示。

8，如何計算隸屬度函數(shù)值啊

這不是查表吧，你說的應該是模糊控制的隸屬度函數(shù)吧(1)模糊統(tǒng)計法：　　模糊統(tǒng)計法的基本思想是對論域U上的一個確定元素vo是否屬于論域上的一個可變動的清晰集合A3作出清晰的判斷。對于不同的試驗者,清晰集合 A3可以有不同的邊界,但它們都對應于同一個模糊集A。模糊統(tǒng)計法的計算步驟是:在每次統(tǒng)計中, vo是固定的,A3的值是可變的,作 n次試驗,其模糊統(tǒng)計可按下式進行計算　　v0對 A 的隸屬頻率 = v0∈A 的次數(shù) / 試驗總次數(shù) n　　　隨著 n的增大,隸屬頻率也會趨向穩(wěn)定,這個穩(wěn)定值就是 vo對A 的隸屬度值。這種方法較直觀地反映了模糊概念中的隸屬程度,但其計算量相當大。　　(2)例證法：　　例證法的主要思想是從已知有限個μA的值,來估計論域 U 上的模糊子集 A 的隸屬函數(shù)。如論域 U代表全體人類,A 是“高個子的人”。顯然 A 是一個模糊子集。為了確定μA,先確定一個高度值 h,然后選定幾個語言真值(即一句話的真實程度)中的一個來回答某人是否算“高個子”。如語言真值可分為“真的”、“大致真的”、“似真似假”、“大致假的”和“假的”五種情況,并且分別用數(shù)字1、0.75、0.5、0.25、0來表示這些語言真值。對 n個不同高度h1、h2、…、hn都作同樣的詢問,即可以得到 A 的隸屬度函數(shù)的離散表示。　　(3)專家經(jīng)驗法：　　專家經(jīng)驗法是根據(jù)專家的實際經(jīng)驗給出模糊信息的處理算式或相應權(quán)系數(shù)值來確定隸屬函數(shù)的一種方法。在許多情況下,經(jīng)常是初步確定粗略的隸屬函數(shù),然后再通過“學習”和實踐檢驗逐步修改和完善,而實際效果正是檢驗和調(diào)整隸屬函數(shù)的依據(jù)。　　(4)二元對比排序法：　　二元對比排序法是一種較實用的確定隸屬度函數(shù)的方法。它通過對多個事物之間的兩兩對比來確定某種特征下的順序,由此來決定這些事物對該特征的隸屬函數(shù)的大體形狀。二元對比排序法根據(jù)對比測度不同,可分為相對比較法、對比平均法、優(yōu)先關系定序法和相似優(yōu)先對比法等。編輯本段舉例　　【例一】　　A(x )=表示模糊集“年老”的隸屬函數(shù)，A表示模糊集“年老”，當年齡x≤50時A（x）=0表明x不屬于模糊集A（即“年老”），當x ≥100時，A（x）=1表明x 完全屬于A，當50くx〈100時，0〈A（x）〈1，且x越接近100，A（x）越接近1，x屬于A的程度就越高。這樣的表達方法顯然比簡單地說：“100歲以上的人是年老的，100歲以下的人就不年老。”更為合理。　　【例二】　　按照模糊綜合分析法，我們對某企業(yè)效績進行評價。　　1.設因素集U：U={u1，u2，……u9} 　　綜合我國現(xiàn)行評價體系和平衡記分法(SEC)，我們選取了u1(凈資產(chǎn)收益狀況)、u2(資產(chǎn)營運狀況)、u3(長期償債能力)、u4(短期償債能力)。U5(銷售增長狀況)，u6(市場占有能力)、u7(技術(shù)能力)、u8(發(fā)展創(chuàng)新能力)、u9(學習能力)等9個指標為反映企業(yè)效績的主要指標。其中，u1、u2、u3、u4、u5是財務業(yè)績方面的指標，原來都用精確的比率指標反映，但對它們適當?shù)啬：芸陀^真實地反映企業(yè)效績。例如，在評價企業(yè)短期償債能力時，該企業(yè)流動比率為1.8，但專家們發(fā)現(xiàn)該企業(yè)存貨數(shù)額龐大，占了流動資產(chǎn)的較大部分，說明其資產(chǎn)的流動性并不好，因而仍可評定該指標為較低等級。U6是客戶方面業(yè)績指標，u7內(nèi)部經(jīng)營過程方面業(yè)績指標，u8、u9是學習與增長方面業(yè)績指標。　　2.設評價集V={v1，v2……v4} 。簡便起見，我們設v1：優(yōu)秀，v2：良好，v3：平均，v4：較差。　　3.我們選取了該企業(yè)的注冊會計師、熟悉該企業(yè)情況的專家組成評判組，得到評價矩陣　　4.根據(jù)專家意見，我們確定權(quán)重集A為：　　5.按照M(,，+)模型　　所以，根據(jù)最大隸屬度原則，該企業(yè)效績評定為“良好”。事后，該企業(yè)領導認為這個評價結(jié)果比較符合實際情況。

9，什么是隸屬函數(shù)

隸屬函數(shù)(membership function)，用于表征模糊集合的數(shù)學工具。對于普通集合A，它可以理解為某個論域U上的一個子集。為了描述論域U中任一元素u是否屬于集合A，通?？梢杂?或1標志。用0表示u不屬于A，而用1表示屬于A ，從而得到了U上的一個二值函數(shù)χA（u），它表征了U的元素u對普通集合的從屬關系，通常稱為A的特征函數(shù)，為了描述元素u對U上的一個模糊集合的隸屬關系，由于這種關系的不分明性，它將用從區(qū)間[0，1]中所取的數(shù)值代替0，1這兩值來描述，記為（u），數(shù)值（u）表示元素隸屬于模糊集的程度，論域U上的函數(shù)μ即為模糊集的隸屬函數(shù)，而（u）即為u對A的隸屬度。

隸屬函數(shù)：用于表征模糊集合的數(shù)學工具。對于普通集合a，它可以理解為某個論域u上的一個子集。為了描述論域u中任一元素u是否屬于集合a，通?？梢杂?或1標志。用0表示u不屬于a，而用1表示屬于a ，從而得到了u上的一個二值函數(shù)χa（u），它表征了u的元素u對普通集合的從屬關系，通常稱為a的特征函數(shù)，為了描述元素u對u上的一個模糊集合的隸屬關系，由于這種關系的不分明性，它將用從區(qū)間[0，1］中所取的數(shù)值代替0，1這兩值來描述，記為（u），數(shù)值（u）表示元素隸屬于模糊集的程度，論域u上的函數(shù)μ即為模糊集的隸屬函數(shù)，而（u）即為u對的隸屬度。

10，隸屬度函數(shù)的定義

原發(fā)布者:不死火花第2章2.12.22.32.4模糊控制的理論基礎引言模糊集合論模糊邏輯、模糊推理與合成本章小結(jié)1四、隸屬度函數(shù)的建立從模糊集合的定義可以知道，正確定義隸屬度函數(shù)，是運用模糊集合理論解決實際問題的基礎。目前隸屬度函數(shù)的定義還沒有一種成熟而有效的方法，一般用實際經(jīng)驗和模糊統(tǒng)計的方法來確定。隸屬度函數(shù)的定義本質(zhì)上要與人們認識事物的規(guī)律性相符合，同時要遵守一定的原則。2.2模糊集合論基礎2四、隸屬度函數(shù)的建立1、隸屬度函數(shù)的建立原則1）隸屬度函數(shù)表示的模糊集合必須是凸模糊集。即要求隸屬函數(shù)具有單峰性。確定時一般總是先找一個最適合模糊概念的點，再向兩邊延伸。2.2模糊集合論基礎3四、隸屬度函數(shù)的建立1、隸屬度函數(shù)的建立原則2）變量所取的隸屬函數(shù)通常是對稱和平衡的。如：對控制系統(tǒng)來講，語言變量如為“系統(tǒng)輸出”：語言值為“較小”，“適中”，“較大”。如果在“較小”再加一個語言值“小”，則一般在對稱位置加一個“大”。2.2模糊集合論基礎4四、隸屬度函數(shù)的建立1、隸屬度函數(shù)的建立原則3）隸屬度函數(shù)要符合人們的語義順序，避免不適當?shù)闹丿B。a、有語義關系的若干標稱的模糊集，其中心位置須按一定的順序排列，與經(jīng)驗與常識一致。b、間隔的隸屬函數(shù)盡量不相交。2.2模糊集合論基礎5四、隸屬度函數(shù)的建立1、隸屬度函數(shù)的建立原則4）論域中的每個元素至少屬于一個隸屬度函數(shù)的區(qū)域，同時不應超

美國加利福尼亞大學控制論教授扎得（L、A、Zadeh）經(jīng)過多年的琢磨，終于在1965年首先發(fā)表了題為《模糊集》的論文。指出：若對論域（研究的范圍）U中的任一元素x，都有一個數(shù)A（x）∈[0，1]與之對應，則稱A為U上的模糊集，A（x ）稱為x對A的隸屬度。當x在U中變動時，A（ x）就是一個函數(shù)，稱為A的隸屬函數(shù)。隸屬度A（x）越接近于1，表示x屬于A的程度越高，A（x）越接近于0表示x屬于A的程度越低。用取值于區(qū)間[0，1]的隸屬函數(shù)A（x）表征x 屬于A的程度高低，這樣描述模糊性問題比起經(jīng)典集合論更為合理。隸屬度屬于模糊評價函數(shù)里的概念：模糊綜合評價是對受多種因素影響的事物做出全面評價的一種十分有效的多因素決策方法，其特點是評價結(jié)果不是絕對地肯定或否定，而是以一個模糊集合來表示。

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