模糊数学隶属函数的确定学习教案.pptx

会计学1.确定隶属函数的方法1.1直觉方法虽然直觉的方法非常简单，也很直观，但它却包含着对象的背景、环境以及语义上的有关知识，也包含了对这些知识的语言学描述。因此，对于同一个模糊概念，不同的背景、不同的人可能会建立出不完全相同的隶属函数。例如，模糊集A=“很冷”的隶属函数。不同性别、不同生活环境的人所得出的曲线是不同的。1.2模糊统计②统计区间覆盖=27的次数，列成如下表2所示：根据表3的数据，可作出模糊集A=“青年人”的隶属函数曲线如图5所示：归纳起来，模糊统计试验方法的基本步骤是：
①在每一次试验，要对论域中固定的元素u0是否属于一个可变动的分明集合(作为模糊集A的弹性疆域)作一个确切的判断；注意，在每一次试验下，必须是一个确定的清晰集合；
②在各次试验中，u0是固定的，而A*在随机变动；如果在所作的n次试验中，元素u0属于A*的次数为m，则元素u0对A的隶属频率定义为：

当试验次数n足够大时，元素u0的隶属频率总是稳定于某一数(大数定律)，这个稳定的数即为元素u0对A的隶属度。1.3模糊分布1.3.2梯形分布或半梯形分布，如图5所示：1.3.3高斯分布或半高斯分布，如图6所示：1.3.4柯西分布或半柯西分布，如图7所示：//例3考虑建立模糊概念“年轻人”的隶属函数。根据统计资料，作出“年轻人”的隶属函数的大致曲线(可参考例2的过程)。通过分析比较，发现其与柯西分布的偏大型十分相似，于是选择柯西分布的偏小型作为“年轻人”的隶属函数。
根据人们对“年轻人”这个概念的普遍认同知道：不足25岁是年轻人；选择参数：a=25，α=1/25，β=2，于是得到描述“年轻人”这个概念的具体的隶属函数为：例4考虑建立模糊概念“青年人”的隶属函数。根据统计资料，作出“青年人”的隶属函数的大致曲线(可参考例2的过程)。通过分析比较，发现其与岭形分布的中间型十分相似，于是选择岭形分布的中间型作为“青年人”的隶属函数。/2.4其它方法
确定隶属函数的方法还有许多。例如，可以请教有经验的专家或是工程技术人员直接用打分的方法，也可以用推理的方法、最小模糊度法、二元对比排序法等等，这里就不一一介绍了。