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最大隸屬原則的另外一種形式如何識別這個對象應歸屬於哪一個模式.2.擇近原則擇近原則的另外一種形式*第一章
概率論的基本概念§1-1隨機試驗
研究隨機現象，首先要對研究對象進行觀察試驗.這裏的試驗，指的是隨機試驗.模型識別
§1模型識別直接方法一、最大隸屬原則 有些模型識別問題，可以歸結為幾何圖形識別.例如，機器自動識別染色體或白細胞分類，就是應用幾何圖形的識別.而幾何圖形的又常常劃分為若干三角形，所以在幾何圖形的識別中，最基本的就是三角形的識別.(1)等腰三角形(2)直角三角形(3)等腰直角三角形(4)等邊三角形1.三角形的識別定義幾種標準模型(5)非典型三角形其中A、B、C為三角形三個內角的度數．設論域X是全體三角形構成的集合． 前面介紹的幾種模型都是模糊集，它們的隸屬函數分別規定為(1)等腰三角形(2)直角三角形(3)等腰直角三角形(4)等邊三角形(5)非典型三角形解：按上述各式分別計算得例1現在給定一個具體的三角形，它的三個內角為 .試確定它屬於上述類型中的哪一類？2.最大隸屬原則例2young 考慮人的年齡問題，分為年輕、中年、年老三類，分別對應三個模糊集它們的隸屬函數分別定義如下二、閾值原則§2確定隸屬函數的若干方法 在模糊數學的應用問題中，首先要建立模糊集的隸屬函數，由於人們認識事物的局限性，我們只能建立一個近似的隸屬函數.研究如何確定隸屬函數是一個重要的課題. 這裏簡單介紹幾種常用的方法.一、模糊統計方法二、三分法
三、模糊分佈擬合法1.矩形分佈與半矩形分佈
2.半梯形分佈與梯形分佈3.K次拋物形分佈4.伽瑪型分佈5.正態分佈6.哥西分佈7.嶺形分佈常見的模糊分佈四、判定隸屬函數是否合理的標準（1）符合客觀實際；（2）注重隸屬函數整體的特性.§3 貼近度與擇近原則 第二類模型識別問題的提法是：給定模型 如何識別這個對象應歸屬於哪一個模式，這類問題可以通過貼近度按擇近原則來識別. 貼近度是對兩個模糊集接近程度的一種度量. 為了定義貼近度，先引入兩個模糊集的內積與外積.向量的內積一、模糊集的內積與外積定義1稱稱定義2內積的對偶運算為外積.二、內積與外積運算的性質 由性質可以看出,給定模糊集,讓模糊集靠近,會使內積 增大,而外積 減小.換言之,當內積 較大,而外積 較小時，與比較貼近.所以，我們採用內積與外積相結合的“格貼近度”,來刻畫兩個模糊集的貼近程度.三、格貼近度格貼近度的性質定義性質1性質2如何識別這個對象應歸屬於哪一個模式.四、擇近原則實例 小麥品種的識別問題 小麥的主要特性有株高，抽穗期，百粒重等等，所謂百粒重：多次採樣，每次取一百粒，稱出其重量，稱為百粒重. 現有五種小麥優良品種，它們是早熟，矮稈，大粒，高肥豐產，中肥豐產. 根據抽樣實測結果，利用統計方法得知，它們的百粒重分為如下的正態模糊集： 現從百粒重這一項特性上看，屬於哪一品種（取格貼近度進行計算）.解按擇近原則，可確定小麥品種為早熟型.一是直接法，按照“最大隸屬原則”歸類；模糊模式識別的兩種方法：二是間接方法，按照“擇近原則”歸類．1.最大隸屬原則*第一章
概率論的基本概念§1-1隨機試驗
研究隨機現象，首先要對研究對象進行觀察試驗.這裏的試驗，指的是隨機試驗.
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