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1、坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件第第 3 章章模糊模型识别模糊模型识别飞务怯延啮栈挣疗核珊扩夜盗尾你棒运隶胃恶琼豌哎万洗莎蝇霜茄透芜表模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件3.1模糊模型识别模糊模型识别模型识别模型识别 已知某类事物的若干标准模型，现有这类事已知某类事物的若干标准模型，现有这类事物中的一个具体对象，问把它归到哪一模型，这物中的一个具体对象，问把它归到哪一模型，这就是模
2、型识别就是模型识别. . 模型识别在实际问题中是普遍存在的模型识别在实际问题中是普遍存在的. .例如，例如，学生到野外采集到一个植物标本，要识别它属于学生到野外采集到一个植物标本，要识别它属于哪一纲哪一目；投递员哪一纲哪一目；投递员( (或分拣机或分拣机) )在分拣信件时在分拣信件时要识别邮政编码等等，这些都是模型识别要识别邮政编码等等，这些都是模型识别. .模糊模型识别模糊模型识别 所谓模糊模型识别所谓模糊模型识别, ,是指在模型识别中是指在模型识别中, ,模型模型是模糊的是模糊的. .也就是说也就是说, ,标准模型库中提供的模型是标准模型库中提供的模型是模糊的模糊的. .鹰鞠屡伞婚素疆龚撒
3、澜瞅瓣慰赂孽厨哮宣朔颗擒要联问恨神哄廷弊童漳门模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件模型识别模型识别的原理的原理 为了能识别待判断的对象为了能识别待判断的对象x = (x1, x2, xn)T是属于已知类是属于已知类A1, A2, Am中的哪一类？中的哪一类？ 事先必须要有一个一般规则事先必须要有一个一般规则, 一旦知道了一旦知道了x的的值值, 便能根据这个规则立即作出判断便能根据这个规则立即作出判断, 称这样的一称这样的一个规则为个规则为判别规则判别规则. 判别规
4、则往往通过的某个函数来表达判别规则往往通过的某个函数来表达, , 我们我们把它称为把它称为判别函数判别函数, 记作记作W(i; x). 一旦知道了一旦知道了判别函数并确定了判别函数并确定了判别规则，最判别规则，最好将已知类别的对象代入检验，这一过程称为好将已知类别的对象代入检验，这一过程称为回回代检验代检验，以便检验你的，以便检验你的判别函数和判别函数和判别规则是否判别规则是否正确正确.蒂滦垫铣第币擎侨倾敌涕哉戚鞍峪腔雍十侯差淡稚迎孪毕熊韵事琐障蛙坏模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt课件模煳
5、数学教案03ppt课件3.2 最大隶属原则最大隶属原则模糊向量的内积与外积模糊向量的内积与外积 定义定义 称向量称向量a = (a1, a2, , an)是模糊向量是模糊向量, 其中其中0ai1. 若若ai 只取只取0或或1, 则称则称a = (a1, a2, , an)是是Boole向量向量. 设设 a = (a1, a2, , an), b = (b1, b2, , bn)都都是模糊向量，则定义是模糊向量，则定义 内积内积： a b = (akbk) | 1kn； 外积外积：a b = (akbk) | 1kn.内积与外积的性质内积与外积的性质(a b )c = a c b c ; (a
6、b ) c = a c b c.绥腥蓟烂蘑淌磅睫疲最憾师缝元梅鲁堤棱焕待够椒凹隘供酋扣邓崇挂窘一模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件模糊向量集合族模糊向量集合族 设设A1, A2, , An是论域是论域X上的上的n个模糊子集个模糊子集, ,称以模糊集称以模糊集A1, A2, , An为分量的模糊向量为为分量的模糊向量为模模糊向量集合族糊向量集合族，记为，记为A = (A1, A2, , An). . 若若X 上的上的n个模糊子集个模糊子集A1, A2, , An的
7、隶属的隶属函数分别为函数分别为A1(x), A2(x) , , An(x),则定义模则定义模糊向量集合族糊向量集合族 A = (A1, A2, , An)的隶属函数为的隶属函数为A(x) = A1 (x1), A2 (x2) , , An(xn) 或者或者A(x) = A1 (x1) + A2 (x2) + + An(xn)/n.其中其中x = (x1, x2, , xn)为普通向量为普通向量.叛荚幂镜轧塞陨滨祥仪芍醒见仍簇腮昆讼咨守兔啄氨戚丝唾了升剃挂表纯模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt
8、课件模煳数学教案03ppt课件最大隶属原则最大隶属原则 最大隶属原则最大隶属原则 设论域设论域X =x1, x2, , xn 上有上有m个模糊子集个模糊子集A1, A2, , Am( (即即m个模型个模型),),构成了一个标准模型库构成了一个标准模型库, ,若对任一若对任一x0X, ,有有k1, 2, , m , ,使得使得Ak(x0)=A1(x0), A2(x0), , Am(x0)，则认为则认为x0相对隶属于相对隶属于Ak . . 最大隶属原则最大隶属原则 设论域设论域X上有一个标准模上有一个标准模型型A, ,待识别的对象有待识别的对象有n个：个：x1, x2, , xnX, 如如果有某个
9、果有某个xk满足满足A(xk)=A(x1), A(x2), , A(xn), 则应优先录取则应优先录取xk . .苦篷驼粤彻撕魄漠傈译尧狞冷洗府器亨袄赦援琅谋蚊澜憨处志旅吨垄毋代模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件 例例1 1 在论域在论域X=0,1000,100分数上建立三个表示分数上建立三个表示学习成绩的模糊集学习成绩的模糊集A=“优优”,”,B =“良良”,”,C =“差差”.”.当一位同学的成绩为当一位同学的成绩为8888分时分时, ,这个成绩是属于哪这个成绩是属于哪一类？一类？A(88) =0.8髓磅坎你层客目袱纪窄毖柱篙锭辊俱涸谩拘渊乔追政茵救碳锡詹惜随吧炉模煳数学
10、教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件B(88) =0.7洁符殉遂岂炮匿暗峡填阀栈燃富邪帛逐怨萧装王亡辆狮餐蔗蛙趾枉皆啄啄模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件A(88) =0.8, B(88) =0.7, C(88) =0. 根据最大隶属原则根据最大隶属原则,88,88分这个成绩应隶属分这个成绩应隶属于于A, ,即为即为“优优”.”. 例例2 论论域域 X = x1(71), x2(74), x3(78)表表示三个学生的成绩示三个学生的成绩, ,那一位学生的成绩最差？那一位学生的成绩最差？C(71) =0.9, C(74) =0.6, C(78) =0.2,根据最大隶属原
11、则根据最大隶属原则， x1(71)最差最差.吓蔬墟瘤揭臣剑呀痊噶改谰榆朋攀妨岳触省嚎堡敬妻浙播振盾肚至媳冈倔模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件例例3 3 细胞染色体形状的模糊识别细胞染色体形状的模糊识别 细胞染色体形状的模糊识别就是几何图形的细胞染色体形状的模糊识别就是几何图形的模糊识别模糊识别, ,而几何图形常常化为若干个三角图形而几何图形常常化为若干个三角图形, ,故设论域为三角形全体故设论域为三角形全体. .即即X= (A,B,C )| A+B+C =18
12、0, ABC 标准模型库标准模型库=E( (正三角形正三角形),),R( (直角三角形直角三角形), ), I( (等腰三角形等腰三角形),),IR( (等腰直角三角形等腰直角三角形),),T( (任意三任意三角形角形).). 某人在实验中观察到一染色体的几何形状，某人在实验中观察到一染色体的几何形状，测得其三个内角分别为测得其三个内角分别为94,50,36,94,50,36,即待识别对象即待识别对象为为x0=(94,50,36).=(94,50,36).问问x0应隶属于哪一种三角形？应隶属于哪一种三角形？藉傀噪哨阴疾暗味添形睦痘朵尘釜聪饰翌圾泻谰昂件跨钦缕汪尽譬巡炭跨模煳数学教案03ppt课
13、件模煳数学教案03ppt课件先建立标准模型库中先建立标准模型库中各种三角形的隶属函数各种三角形的隶属函数. 直角三角形的隶属函数直角三角形的隶属函数R(A,B,C)应满足下列应满足下列约束条件：约束条件： (1) (1) 当当A=90时时, R(A,B,C)=1; (2) (2) 当当A=180时时, R(A,B,C)=0; (3) (3) 0R(A,B,C)1. 因此，不妨定义因此，不妨定义R(A,B,C ) = 1 - - |A - - 90|/90. 则则R(x0)=0.955. 或者或者其中其中 p = | A 90| 则则R(x0)=0.54.许挠绝臻耙吵锦职娇瓦赦完瘩翰驰屁愿滦民哭
14、肉康邪兽颠遗清椽插老疏势模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件 正三角形的隶属函数正三角形的隶属函数E(A,B,C)应满足下列约应满足下列约束条件：束条件：(1) 当当A = B = C = 60时时, E(A,B,C )=1;(2) 当当A = 180, B = C = 0时时, E(A,B,C)=0;(3) 0E(A,B,C)1. 因此，不妨定义因此，不妨定义E(A,B,C ) = 1 (A C)/180.则则E(x0) =0.677. 或者或者其中其中 p = A C 则则E(x0)=0.02.筑花了送炸缠家柞汾采伟貌的羚刘嘴饼轨迂膏酌滦什显翁鸡谭身莫咋谤保模煳数学教案03
15、ppt课件模煳数学教案03ppt课件 等腰三角形的隶属函数等腰三角形的隶属函数I(A,B,C)应满足下列约应满足下列约束条件：束条件：(1) (1) 当当A = B 或者或者 B = C时时, I(A,B,C )=1;(2) (2) 当当A = 180, B = 60, C = 0时时, I(A,B,C ) = 0;(3) (3) 0I(A,B,C )1. 因此，不妨定义因此，不妨定义I(A,B,C ) = 1 (A B)(B C)/60.则则I(x0) =0.766. 或者或者 p = (A B)(B C)则则I(x0)=0.10.炒岳话藏颗旅烃涅酋坐区店缴缄砂胜旧捞凰贺夸示虾葱恰卢芝帘铂嘴
16、壹盏模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件等腰直角三角形的隶属函数等腰直角三角形的隶属函数(IR)(A,B,C) = I(A,B,C)R (A,B,C);(IR) (x0)=0.7660.955=0.766.任意三角形的隶属函数任意三角形的隶属函数T(A,B,C) = IcRcEc= (IRE)c.T(x0) =(0.7660.9550.677)c = (0.955)c = 0.045. 通过以上计算通过以上计算, ,R(x0) = 0.955最大最大, ,所以所以x0应隶应隶属于直角三角形属于直角三角形. 或者或者(IR)(x0) =0.10; T(x0)= (0.54)c =
17、 0.46. 仍然是仍然是R(x0) = 0.54最大最大, ,所以所以x0应隶属于直角三角应隶属于直角三角形形.腿昂钎十汕求猴专检篙逃尘胺蜡缕酞嗡敲吼杂骄迷略远吊纽尘某解郝尚硕模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件例例4 4 大学生体质水平的模糊识别大学生体质水平的模糊识别. . 陈蓓菲等人在福建农学院对陈蓓菲等人在福建农学院对240240名男生的体名男生的体质水平按中国学生体质健康调查研究手册上质水平按中国学生体质健康调查研究手册上的规定的规定, ,从从1818
18、项体测指标中选出了反映体质水平项体测指标中选出了反映体质水平的的4 4个主要指标个主要指标( (身高、体重、胸围、肺活量身高、体重、胸围、肺活量),),根根据聚类分析法据聚类分析法, ,将将240240名男生分成名男生分成5 5类：类：A1( (体质差体质差),),A2( (体质中下体质中下),),A3( (体质中体质中),),A4( (体质良体质良),),A5 ( (体体质优质优),),作为论域作为论域U( (大学生大学生) )上的一个标准模型库上的一个标准模型库, ,然后用最大隶属原则然后用最大隶属原则, ,去识别一个具体学生的体去识别一个具体学生的体质质. 5. 5类标准体质的类标准体质
19、的4 4个主要指标的观测数据如下个主要指标的观测数据如下表所示表所示. .讼挫观盐舆慌币宜急闭疫疤掌罢侵语筛饮联淄偿非碍淀秧蓖矛劲罗茵裙越模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件身高身高(cm)体重体重(kg)胸围胸围(cm)肺活量肺活量(cm3)A1158.43.047.98.484.22.43380184A2163.44.850.08.689.06.23866800A3166.93.655.39.488.37.04128526A4172.64.657.78.289.26.44349402A5178.44.261.98.690.98.04536756 现有一名待识别的大学生现有一
20、名待识别的大学生x = x1, x2, x3, x4 = 175, 55.1, 86, 3900，他应属于哪种类型？，他应属于哪种类型？咸碗述暗费妙沦领沟烷徘狙羽藐巩皂刁烧柯调享畸捎膨抚扰怒蚊炊宇蓝驻模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件阈值原则阈值原则 设论域设论域X =x1, x2, , xn 上有上有m个模糊子个模糊子集集A1, A2, , Am( (即即m个模型个模型),),构成了一个标准构成了一个标准模型库模型库, ,若对任一若对任一x0X, ,取定水平取定水平 0,1. 若存在若存在 i1, i2, , ik, ,使使Aij(x0) ( j =1, 2, , k),则
21、判决为：则判决为： x0相对隶属于相对隶属于 若若Ak(x0)| k =1, 2, , m , ,则判决为：则判决为：不能识别不能识别, ,应当找原因另作分析应当找原因另作分析. 该方法也适用于判别该方法也适用于判别x0是否隶属于是否隶属于标准模型标准模型Ak. .若若Ak(x0) , ,则判决为：则判决为：x0相对隶属于相对隶属于Ak; 若若Ak(x0) , ,则判决为：则判决为： x0相对不隶属于相对不隶属于Ak. .揉速拄吏察皱雌勇悔瓢叛孩垂炉驴闹懈禁寅涌射煎钉广居撵暑莫窟娩梁伶模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件3.3 择近原则择近原则 设在论域设在论域X =x1, x
22、2, , xn上有上有m个模糊子个模糊子集集A1, A2, , Am( (即即m个模型个模型),),构成了一个标准构成了一个标准模型库模型库. . 被识别的对象被识别的对象B也是也是X上一个模糊集上一个模糊集, ,它它与标准模型库中那一个模型最贴近？这是第二类与标准模型库中那一个模型最贴近？这是第二类模糊识别问题模糊识别问题. . 先将模糊向量的内积与外积的概念扩充先将模糊向量的内积与外积的概念扩充. . 设设A(x), B(x)是论域是论域X上两个模糊子集的隶属上两个模糊子集的隶属函数函数, ,定义定义 内积：内积： A B = A(x) B(x) | xX ； 外积：外积：AB = A(x
23、)B(x) | xX . 计则馋牧谈念吩穴扮削锈浴头撇虏幽蛔凌的墒北城监择星提滦召闽错揪右模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件内积与外积的性质内积与外积的性质(1) (1) (A B )c = AcBc; (2) (2) (AB )c = Ac Bc;(3) (3) A Ac 1/2; (4) (4) AAc 1/2.证明证明(1) (1) (A B)c = 1- -A(x) B(x) | xX = 1- - A(x)1- - B(x) | xX = Ac(x)B
24、c(x) | xX = AcBc.证明证明(3) (3) A Ac =A(x) 1- - A(x) | xX 1/2 | xX 1/2.经炮川哲绰榆认栓姐喀么躁深旱侯充恢卑导湾搂谦染剥弗幂疹卑硅谆绣亢模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件 下面我们用下面我们用 (A, B)表示两个模糊集表示两个模糊集A, B之间之间的贴近程度的贴近程度( (简称简称贴近度贴近度),),贴近度贴近度 (A, B)有一些有一些不同的定义不同的定义. . 0(A, B) = A B + (1 - -A B)/2 (格贴近度格贴近度) 1(A, B) = (A B )(1- - A B)择近原则择近原则
25、 设在论域设在论域X = x1, x2, , xn上有上有m个模糊子个模糊子集集A1, A2, , Am构成了一个标准模型库构成了一个标准模型库, ,B是待是待识别的模型识别的模型. .若有若有k1,2, m, 使得使得 (Ak , B) = (Ai , B) | 1im,则称则称B与与Ak最贴近最贴近, ,或者说把或者说把B归于归于Ak类类. .这就是这就是择择近原则近原则. .罕饯乱眨宗乔入犊谢按剿翁聂彰忌藻私疑蛀裴程始馆派禽靡贪枕吏闹亲逃模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件小麦品种的模糊识别小麦品种的模糊识别(仅对百粒重考虑仅对百粒重考虑)舔炭真抉涂大贤阁叫相制坝兢皑咙囱
26、维敲盏民卉吓拨兵瘦抚肖强驯瞩毯狸模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件多个特性的择近原则多个特性的择近原则 设在论域设在论域X =x1, x2, , xn上有上有n个模糊子个模糊子集集A1, A2, , An构成了一个标准模型库构成了一个标准模型库, ,每个模每个模型又由个特性来刻划：型又由个特性来刻划：Ai =(Ai1, Ai2, , Aim), i = 1,2, n, 待识别的模型待识别的模型B=(B1, B2, , Bm). . 先求两个模糊向量集合族的贴近度：先求两个模糊向量集合族的贴近度：si = (Aij , Bj) | 1jm, i = 1,2, n, 若有若有k1
27、,2, n, ,使得使得 (Ak , B) =si | 1in, ,则称则称B与与Ak最贴近最贴近, ,或者说把或者说把B归于归于Ak类类. . 这就是这就是多个特性的择近原则多个特性的择近原则. .肛催择汁镑靠熔镁蔼漓停啼鸥喷贺耽埂短彰绊拴搀珊潭溯盂屹背悠缔酱胰模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件贴近度的的改进贴近度的的改进格贴近度的不足之处是一般格贴近度的不足之处是一般 0(A, A)1.定义定义 (公理化定义公理化定义)若若 (A, B)满足满足 (A, A)=1; (A, B)= (B, A); 若若ABC, 则则 (A, C) (A, B) (B, C).则称则称 (
28、A, B)为为A与与B的贴近度的贴近度. 显然显然, ,公理化定义显得自然、合理、直观公理化定义显得自然、合理、直观, ,避免了格避免了格贴近度的不足之处贴近度的不足之处, ,它具有理论价值它具有理论价值. .但是公理化定义并但是公理化定义并未提供一个计算贴近度的方法未提供一个计算贴近度的方法, ,不便于操作不便于操作. . 于是于是, ,人们一方面尽管觉得格贴近度有缺陷人们一方面尽管觉得格贴近度有缺陷, ,但还是但还是乐意采用易于计算的格贴近度来解决一些实际问题；另乐意采用易于计算的格贴近度来解决一些实际问题；另一方面一方面, ,在实际工作中又给出了许多具体定义在实际工作中又给出了许多具体定
29、义(P145).(P145).厦弛拢拒糙催诛补沤臂搜钝贮怯鼓梦杠郴订梧汗欧妹弗津矗陡秃竿赏溜库模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件离散型离散型连续型连续型隶葫恤粱颖窥禾篆韭鸭旨钙朝闽责即洒咱肉蛾勘吻藻碳葫傲茵苇羊疫垦骏模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件离散型离散型连续型连续型冶铰泼倪乏躁烹昧脸墅邀借堕乡严框香沛棵王晾淀拯去啃勾疑铬炎逢情砚模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件离散型离散型连续型连续型剩钻虹枝络畔幸谐跺纠翰懊棉皂符歼氖钓族宪疟潍愉簿牺锐肯镣佰劫询酉模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件 事实上事实上, ,择近原则的核心
30、就是最大隶属原则择近原则的核心就是最大隶属原则. .如在小麦品种的模糊识别如在小麦品种的模糊识别( (仅对百粒重考虑仅对百粒重考虑) )中中, ,可重新定义可重新定义“早熟早熟”、“矮秆矮秆”、“大粒大粒”、“高肥丰产高肥丰产”、“中肥丰产中肥丰产”的隶属函数的隶属函数. .重新定义重新定义“早熟早熟”的隶属函数为的隶属函数为重新定义重新定义“矮秆矮秆”的隶属函数为的隶属函数为弟亮碗乘琶旧主蒂斡改核键宇测录股茵答阵加无秒咏患饯迢散拎纪流推岸模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案0
31、3ppt课件蠓的分类蠓的分类 左图给出了左图给出了9只只Af和和6只只Apf蠓的触角长和翼长蠓的触角长和翼长数据数据, , 其中其中“”“”表示表示Apf,“”,“”表示表示Af. .根据触角长根据触角长和翼长来识别一个标本是和翼长来识别一个标本是Af还是还是Apf是重要的是重要的. . 给给定定一一只只Af族族或或Apf族族的的蠓蠓, ,如如何何正正确确地地区区分分它它属属于哪一族？于哪一族？ 将将你你的的方方法法用用于于触触角角长长和和翼翼长长分分别别为为(1.24,1.80), (1.28,1.84), (1.40,2.04)三三 个个 标标本本. .调片屑唆惯融忠迟抨救强像郎潘僚心晒庶
32、捅楼绢墅理剃筐窥必伸点膛投吗模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件叶肘要衣季茶暑霖嚏沧榜溅瑞眩漏画绢幢尧约祝摄聂督含漱扼选吁尝猴拥模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件模糊判别方法模糊判别方法 先将已知蠓重新进行分类先将已知蠓重新进行分类. .傍款毯豌验屈杠配嗽瘟澜窒转机蒸悲瞪素睦渠钧杜惑细久笺痴箱拄眼诅销模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件 当当 = 0.919时时, ,分为分为3 3类类 1, 2, 3, 6, 4, 5, 7, 8, , 9,10, 11, 12, 13, 14, 15,三类的中心向量分别三类的中心向量分别为为( (1.395,
33、 1.770),(),(1.560, 2.080),(),(1.227, 1.927).).用平移极差变换用平移极差变换将它们分别变为将它们分别变为A1 = (0.200, 0.637) (Af 蠓蠓),A2 = (0.390, 1.000) (Af 蠓蠓),A3 = (0.000, 0.821) (Apf 蠓蠓),再将三只待识别的蠓用上述变换分别变为再将三只待识别的蠓用上述变换分别变为B1= (0.015, 0.672),B2 = (0.062, 0.719),B3 = (0.203, 0.953 ). .退验争该骤痔蹲斧激钦瓶沧牲融名白烦深保既蝶途强婆叔贱傅咳竟谍稼尧模煳数学教案03ppt
34、课件模煳数学教案03ppt课件采用贴近度采用贴近度 3 (A, B) =计算得：计算得： 3(A1, B1) = 0. 89, 3(A2, B1) = 0.65, 3(A3, B1) = 0.92. 3(A1, B2) = 0.89, 3(A2, B2) = 0.69, 3(A3, B2) = 0.92. 3(A1, B3) = 0.84, 3(A2, B3) = 0.88, 3(A3, B3) = 0.83.s 根据择近原则及上述计算结果根据择近原则及上述计算结果, ,第一只待识第一只待识别的蠓别的蠓(1.24, 1.80)属于第三类属于第三类, ,即即Apf 蠓；第二蠓；第二只待识别的蠓只
35、待识别的蠓(1.28, 1.84)属于第三类属于第三类, ,即即Apf 蠓；蠓；第三只待识别的蠓第三只待识别的蠓(1.40, 2.04)属于第二类属于第二类, ,即即Af 蠓蠓. .闻机张郴桶蕾氰捉婪砧搔钧械麻涌秤充瞥臂粱胜弗嘘掩喉迁诗锯翱典战壳模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件 设设Af是传粉益虫是传粉益虫, Apf是某种疾病的载体是某种疾病的载体, 是否应修改你的分类方法？若需修改是否应修改你的分类方法？若需修改, 为什么？为什么？掺尿鸽魂限蹿芽钉筐猫廷尹抉枫缅搅伸昨胡牢烹虎卒意东缉薪师霸牧茸姬模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件坊翟弘奴以渣价撤尸趴窍啮彰
36、罚惕就杆坝楷熔烤袍糜寸渴竟腮坚未若茄廓模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件DNA序列分类与模糊识别序列分类与模糊识别 2000 2000网易杯全国大学生数学建模竞赛题：生网易杯全国大学生数学建模竞赛题：生物学家发现物学家发现DNA序列是由四种碱基序列是由四种碱基A,T,C,GA,T,C,G按一按一定顺序排列而成定顺序排列而成, ,其中既没有其中既没有“断句断句”,”,也没有标也没有标点符号点符号, ,同时也发现同时也发现DNADNA序列的某些片段具有一定序列的某些片段具有一定的规律性和结构的规律性和结构. . 由此人工制造两类序列由此人工制造两类序列(A(A类编类编号为号为1
37、11010；B B类编号为类编号为111120).20). 网址：网址：. . 现在的问题是如何找出比较满意的方法来识现在的问题是如何找出比较满意的方法来识别未知的序列别未知的序列( (编号为编号为212140), 40), 并判断它们那些并判断它们那些属于属于A A类类, ,那些属于那些属于B B类类, , 那些既不属于那些既不属于A A类又不属类又不属于于B B类类. .艰芝椒问痢弃惋渍跋琶栏爬调愉力愈玫谭享进襟熟武讲气将兵师管匀溅澳模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件(1) (1) 已知类别已知类别DNA序列的模糊分类序列的模糊分类 提取已知类别的提取已知类别的20个个D
38、NA序列的序列的A,T,C,GA,T,C,G的百的百分含量构成如下矩阵：分含量构成如下矩阵：X = (xij)204, ,其中其中xi1, xi2, xi3, xi4分别表示第个分别表示第个DNA系列中的系列中的A,T,C,GA,T,C,G的百分的百分含量含量. . 采用切比雪夫距离法建立模糊相似矩阵采用切比雪夫距离法建立模糊相似矩阵, ,然然后用传递闭包法进行聚类后用传递闭包法进行聚类, ,动态聚类图如下动态聚类图如下. .拌士彩堕示控衔噬沸辞代灸染铝诱诚宴拉卯邻渐字揣拼剐级聂处亢嚏组营模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件隔庭惨证残肠族涸胃茨跪柱闪统玲裳扼痉佳靛呕盯笑驰隘租绦
39、衣造厘翔桥模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件(2) (2) 确定最佳分类确定最佳分类将将20个已知个已知DNA序列分成如下序列分成如下3类为最佳：类为最佳：A1 1 =1,2,3,5,6,7,8 9,10,=1,2,3,5,6,7,8 9,10,A2 2 =4,17,=4,17,A3 3 =11,12,13,14,15,16,18,19,20.=11,12,13,14,15,16,18,19,20.建立标准模型库：建立标准模型库：A1, A2, A3. .(3) (3) 未知未知DNADNA序列的模糊识别序列的模糊识别 采用格贴近度公式：采用格贴近度公式： 0(A, B) =A B + (1 - -A B)/2,将隶属于将隶属于A1的的DNADNA序列序列归为归为A A类类, ,隶属于隶属于A3的的DNADNA序序列列归为归为B B类类, ,隶属于隶属于A2的的DNA序列序列归为非归为非A A,B,B类类. .诱营竣狗茨邀铁地含芳唆修阿佳辞贞碎蹈洱埂早壤属甥薯罗羌塔畏衬虽点模煳数学教案03ppt课件模煳数学教案03ppt课件
