模糊集合论

本文主要介绍《智能控制技术》韦巍 智能控制模糊集合论基础、模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成

本文主要介绍了模糊理论基础与模糊控制系统及其设计方法

文章目录模糊理论基础集合：笛卡尔集：关系：映射（函数)代数系统格偏序到格格的定义不同的格： 模糊理论基础 集合： 空集：∅\empty∅ 子集：A⊆BA\subseteq BA⊆B 相等：A=BA = BA=B 真子集：A⊂BA \subset BA⊂B 幂集：P(X)P(X)P(X) ，X的所有子集的集合 笛卡尔集： A={a,b} , B={1,2} A×BA \times BA×B ={...

模糊集合论是由L.A.Zadeh在40年前提出的。 定义： 另Z为元素或对象的集合，z表示Z的元素；即Z={z}。通常将Z集合论为‘论域’。Z中的模糊集合A由隶属度函数pa（z）老描述，它是与Z中每个元素相关联的位于区间【0,1】内的实数。对于来自Z的某个具体元素Z0，pa（z0）的值表示A中z0的隶属度等级。 对于普通集合，我们说某个元素属于或者不属于集合； 对于模糊集合，我们说所有pa（z）=1的z都是集合的完全元素，所有介于0到1之间的z都是集合的部分成员，所有pa（z）=0的z在集合中都具有0隶属度

举个例子： 我们习惯处理的集合是一种“干脆的”集合，成员要么属于这个集合（真或1），要么不属于（假或0）。例如，用Z表示所有人员的集合，我们想要定义一个“年轻人”的子集A。我们需要一个隶属度函数q，它对Z中每一个成员z赋值0或1。另外我们需要一个阈值，等于或小于该阈值的人考虑为年轻人，大于则考虑为非年轻人。下图用20岁的阈值给出了这一“干脆的”集合： 这样一个“干脆的”集合的问题或者说是不...

本文选自：http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3302850.html，作者写的非常不错，包括另外一篇文章：http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3307308.html，感谢作者的辛勤劳动！自己整理过来备份。 这是篇很古老的论文中的算法，发表与1994年，是清华大学黄良凯（Liang-kai Huang) 所写，因此国外

背景 比如要对一些身高数据进行分类，划分出所有人身高高的集合，按照经典的集合论，一个成员要么属于该集合要么不属于。对于那种数值上与划定的确切数据相差细微的身高显然有些不太“人性”，在隶属描述上没有包含语义。 模糊集的方式就不存在上面所描述的问题，每一个成员都属于这个集合，只是具有不同的程度[0,1]。模糊集合是普通（二值）集合的一个扩展，用于处理“部分为真”的概念，可以对自然语言的不确定性进行建模。 模糊集定义 模糊集的元素对该集合具有隶属度，对一个模糊集的隶属度代表该元素属于该集合的确定性（或不确

模糊集（一型模糊） 在经典的集合理论中，一个元素要么属于要么不属于这个集合。相比之下，模糊集则通过隶属度函数来评价一个元素对于一个集合的隶属程度。因此，模糊集是对经典集合的一般化。在模糊集理论中，经典的二价集（bivalent sets）被称作crisp sets。 模糊集通常先要划分论域U，再定义一个隶属度函数（membership function）来表示元素对U在[0, 1]上的映射。常用的隶属度函数有高斯隶属度函数，区间隶属度函数，三角隶属度函数，梯形隶属度函数。 二型模糊 一型模糊通过隶属度函数来

今天上课老师讲述了下fuzzy theory（模糊理论），对它的概念和一些小的实例有了一点了解，它是用数学模型来描述语意式的模糊资讯的方法，它在一些决策分析，预测，以及生产规划方面很有用处。 fuzzy set（模糊集合）是运用归属函数的大小来决定抉择的机制，它没有固定的数学的表达式，而对于模糊，我可以举个例子，对于我们中国人，身高大于180cm，就是高个子，而对于美国人，大于1...

今天刷到一道题，终于理解了所谓的贪心算法中的“局部最优解并非是全局最优解”。最近一段时间很是焦虑，原因是自己总想着要最好，要找实习，进大厂，要发论文发最好的。于是就逼着自己把生活中遇到的每一件事都要求做到完美，做到最好。学一个知识点时，沿着深度去学习定义、理论、原理、应用等等。导致学习的速度很慢、广度很小。总是想着把眼前的遇到的问题，做到最优，那么是不是最终的目的也就是最优了呢？答案显然是：错的！我们学习计算机，都了解过过贪心算法，都知道局部最优解，并非是全局最优解。即，把你的目的终点定在一个地方。

但在偶然测试的时候，发现当采样的图片为白色或者是调整的颜色为白色时，会导致最终的画面渲染为黑色，今天对其进行修复。