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T—Fuzzy数据及其在模式识别中的应用1 曾炳元 汕头大学蕞学_拳，妯头515063 edu．cn E-mail：bycao@mailscrv．stu ■蔓，本文论述了一类较普通数据包台更多信息的致据一T—Fuzzy教据．提出了这类数据的获 取与砖定化的方法，介绍了笔者应用T-Fuzzy数据所作曲工作，着重探讨了这类数据在模式识别中 的应用． 一 模式识别 姜-浔：T-Fuzzy鼓据模型 数据莸取确定他哩知～— andIts inPattern Data T-fuzzy AppficationRecognition Cao Bing-yuan of 515063 Mathematics，ShanteuUniw≈址y，Shantou Department Abstract：Therelates datawhichcontainsmoreinforma- paper T-fuzzy tionthancommon the ofdataanddeterminn- requirement data，develops the the has tion authordone data method，showsjobs byappMngT-fuzzy the and discusses of recognition． emphatically applicationpattern Keywords：T-fuzzy recognition，dataacquirement， data,model，pattern determination，application． 1．序言 在现实世界中，存在大量的不确定性现象。在这种不确定性现象中，有一类 事件．其发生与否确定，但边界不分明、游移，这就是Fuzzy现象。如果将描述 Fuzzy现象的样本特征硬性精确描述，四舍五入取近似值，将会损失许多信息而 使所建立的模型失真．如果引入T-Fumy数据，则会使包含的信息更广泛，结果 更准确．作者将近几年来应用T-Fuzzy数据建立模型的工作作个扼要的介绍． 2．卫F、lzzy数据的定义及性质 定义1．设孟=(七，a，p)LR为L—RFuzzy数，其中z是i的主值，o，p是i 的左右展形。令厶矗均为函数 阶㈦咄翥量譬让譬 1胃家自然科学基金餐助璜日和汕头大学“211“工程重点学科t设及自然科学基金蠢助项目． ·306· 数的加法和数乘运算定义为： 10．孟1+主2=(Xl+z2，OtI+口2，卢1+仍)T。 20．对任意A∈R， ^z={。(^A。z，,A—aA,口A，B一)AT。,，T，翥量i：：： 由此可定义T-Fuzzy数的减法为： 30．‘量1一量2=(Xl—X2，Otl一岛，卢1一a2)T。 以下介绍作
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