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模糊模型及其应用.ppt

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模糊模型及其应用
模糊集合及隶属度
b
a
d
c
e
0

1

这几个图型相对于圆的隶属度
U={a,b,c,d}称为论域
uA(a)=1
uA(b)=
uA(c)=
uA(d)=
称为U在A上的隶属函数
A为圆:
年老及年轻的隶属函数
0 0<=u<=50
uo(u)=
1+((u-50)/5)-2 50-1
uy(u)=
1+((u-25)/5) 2 25-1
1 0<=u<=25
1
0
50
100
年轻
年老
年龄
年老
年轻
<=25
0
1
26
0

30
0

40
0

50
0

51

70

100

教师讲课的综合评判
U是评价因素集,V是评语等级
U={清楚易懂,教材熟练,生动有趣,板书整齐}
V={很好,较好,一般,不好}
0
0

rij表示第i个因素着眼,对被评教师作出第j种评语的可能程度:
r11 r12 r13 r14
r21 r22 r23 r24
r31 r32 r33 r34
r41 r42 r43 r44
很好较好一般不好
清楚
易懂
教材
熟练
生动
有趣
板书
整齐
V
U
数据来源:可以在某一班级做问卷调查,如在清楚易懂方面有40%的学生认为是很好,50%的学生认为是较好,10%的认为一般,没有人认为不好。其它的因素如法炮制。
模糊评价矩阵R
考虑
如果V或U中元素的个数不同,模糊评价矩阵的结构有何变化?
权数
我们可以为U中的各元素分配不同的权数,表示各元素隶属于重要的隶属度。
A=(,,,)
0
0

B=(,,,)
评价模型是:A R,表示取小取大运算
B1=Max{min{,}, min{,}, min{,}, min{,}}=
B2=Max{min{,}, min{,}, min{,}, min{,}}=
B3=Max{min{,}, min{,}, min{,}, min{,}}=
B4=Max{min{,0}, min{,0}, min{,}, min{,}}=
很好较好一般不好
清楚
易懂
教材
熟练
生动
有趣
板书
整齐
很好较好一般不好
B=(, , , )
B=(, , , )
根据最大隶属原则,该老师讲课只能是较好。
归一化后:

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