第8章 智能模糊传感器 (5) RN——数值集合中各元素x1, x2, …, xk间的关系(所谓各元素 间的关系, 是指它们可以依次递增或依次递减或线性相加等). (6) F1——Rq到RN关系的映射,记为 F1: Rq → RN 使得有关系 RN = F1(Rq) 成立.F1构成了数值符号系统的关系概念.
第8章 智能模糊传感器 2. 几种常见的隶属函数及其曲线 (1) 矩形:如图 8-4(a)所示.
0, A (x ) = 1, 0,
x<a a≤x≤b x>b
第8章 智能模糊传感器
图 8-4 三种常见隶属函数曲线示意图 (a) 矩形曲线; (b) 梯形曲线; (c) 柯西形曲线
第8章 智能模糊传感器 (2) 梯形:如图 8-4(b)所示.
A ( x ) + B ( x ) = min(1, A ( x ) + B ( x ))
A ( x ) + B ( x ), = 1,
A ( x) + B ( x) < 1 A ( x) + B ( x) ≥ 1
也就是说,隶属度A(x)与B(x)的模糊和的值是A(x)与B(x)的数值 和,而且若A(x)与B(x)的数值和大于1,则隶属度A(x)与B(x)的 模糊和的值取为1.
0.0 0.2 0.4 A ( x) = 0.6 0.8 1.0 当x = 0时 当x = 1时 当x = 2时 当x = 3时 当x = 4时 当x = 5时
第8章 智能模糊传感器 (2) 再以年龄的集合U={0, 150}为论域, "年老"和"年轻" 为两个模糊概念,可以分别用模糊集O和Y来表示.其相应的隶 属函数如下:
第8章 智能模糊传感器 (3) ——映射关系, 表示由数值域N向语言域Y映射或转换的 关系,记为 : N→Y 使得有关系 αj = (xi), α1=(x1), α2=(x2), … 成立. 就是图 8-1(a)中数值—符号转换单元转换性能的体现.