模糊分类

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给定类域U上的一个模糊集合F是指:对于任意的x属于U,确定了一个数uF(x),uF(x)属于[0,1],其中uF(x)为x对F的隶属度函数。当uF(x)属于{0,1}时,F退化为普通集合。隶属函数uF(x)>0,则x就是模糊集合的一个元素,由于隶属度不同它们对外界的作用也不同,而x则既可以归属于F,也可以归属于F的补集。

模糊集合中也定义了类似于普通集合的各种运算(如:相等、包含、交、并、余、差集等)以及各种运算的性质,可以用来操作和使用模糊集合。模糊集合的核心是隶属度函数的确定,隶属度函数对模糊集合的应用效果有很大的影响。确定隶属度函数的过程与实际应用背景有很大关联性,没有通用的方法。

常用的两种确定隶属度函数的方法:

模糊统计法

uF(u.)=lim(u.属于F*的次数)/n,式中F*——与模糊集合相联系的普通集合,此方法类似于投票选举

二元对比排序

对类域U中的元素xi按照某种特性在两两对比中建立比较值,然后在相对比较值的基础上通过某些计算方法确定总体隶属度。

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