Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
2.2. Нечеткие отношения2.2.1. Определение нечеткого отношения; свойства и классификация нечетких отношенийБинарным нечетким отношением R между множествами X и Y будет называться функция также может обобщаться, и одним из обобщений понятия нечеткого отношения является понятие нечеткого отношения типа В зависимости от свойств, которыми они обладают, выделяют различные типы нечетких отношений. Среди всех рассматриваемых в специальной литературе свойств нечетких отношений, полагая, что S — некоторое произвольное бинарное нечеткое отношение на множестве рефлексивность:
слабая рефлексивность:
сильная рефлексивность:
антирефлексивность:
слабая антирефлексивность:
сильная антирефлексивность:
симметричность:
антисимметричность:
асимметричность:
полнота сильная:
полнота слабая:
(max-min)-транзитивность:
(min-max)-транзитивность:
Очевидно, к примеру, что если нечеткое отношение обладает свойством (2.17), то оно обладает и свойством (2.15), так же, как наличие у нечеткого отношения свойства (2.20) подразумевает и наличие у него свойства (2.18). Наиболее полно свойства нечетких отношений рассмотрены в работах [27], [28], [34]. Классификация нечетких отношений может быть представлена, как и в работе [27], в виде таблицы 2.1. Таблица 2.1. Классификация основных нечетких отношений (см. скан) Более подробная классификация нечетких отношений приводится в работе [34]. Следует отметить, что различные авторы, рассматривая разные типы нечетких отношений, используют различные названия и обозначения. Помимо вышеприведенных нечетких отношений, особо следует отметить нечеткое отношение моделирования [1], [2], определяющее соответствие между внешней средой и внутренней моделью внешнего мира, а также отношение похожести, предложенное Э. Г. Распини [39] и применяемое при рассмотрении теоретических аспектов нечеткого подхода в кластер-анализе. В рамках нечеткого подхода к решению задач автоматической классификации традиционно применяются нечеткие отношения эквивалентности, именуемые также отношениями подобия и традиционно обозначаемые символом S, а также нечеткие отношения сходства, называемые еще нечеткими толерантностями, нечеткими отношениями безразличия или нечеткими отношениями неразличимости и обозначаемые символом Т. Кроме того, в задачах автоматической классификации применяются также нечеткие отношения различия, являющиеся дополнениями нечетких отношений эквивалентности и обозначаемые символом Z), а также нечеткие отношения несходства, являющиеся дополнениями нечетких толерантностей и, в свою очередь, обозначаемые символом к применению нечетких отношений в задачах классификации, содержится в работе [190]. В работах [174], [175], [16] были предложены нечеткие отношения сильной, слабой и строгой слабой толерантностей, а в работе [177] были рассмотрены их дополнения, именуемые соответственно нечеткими отношениями сильного, слабого и строгого слабого несходства. Строгая слабая толерантность отличается от слабой толерантности выполнением строгого неравенства в условии (2.16):
а строгое слабое несходство отличается от слабого несходства, соответственно, выполнением строгого неравенства в условии (2.19):
Основные свойства, по которым выделяют различные нечеткие толерантности, а также нечеткие отношения несходства, представлены таблицей 2.2. Таблица 2.2. Нечеткие толерантности и нечеткие отношения несходства, применяемые в кластер-анализе (см. скан) Нечеткому отношению R на множестве X можно поставить в соответствие взвешенный граф, где каждая пара вершин Таблица 2.3 Нечеткая толерантность Т на множестве X
Рис. 2.8. Граф сходства нечеткой толерантности Т Необходимо отметить, что представленная в таблице 2.3 и на рис. 2.8 нечеткая толерантность Т является нечеткой сильной толерантностью В завершение рассмотрения основных понятий и определений нечетких отношений следует указать, что нечеткие отношения слабой и строгой слабой толерантностей могут применяться для представления сходства динамических объектов [176]. В задачах кластерного анализа преимущественно используются нечеткие сильные и обычные толерантности, для которых выполняется соотношение без индекса, а нечеткие отношения сильного и обычного несходства — соответственно, символом Свойства и содержательная интерпретация нечетких эквивалентностей и нечетких толерантностей, а также их дополнений подробно рассматриваются в работах [12], [27], [28], [34], [67], [68], [193].
|
1 |
Оглавление
|