模糊模式识别的几种基本模型研究.pdf

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1、第20卷年第胄月期CO计算机技术与发展Vo1．20No．92010年9MPUTERTECI-tNOLOGYANDDEVEL0P任：NTSep．2010模糊模式识别的几种基本模型研究陈振华，余永权，张瑞(广东工业大学计算机学院，广东广州510006)摘要：模糊模式识别是当前一种流行的模式识别方法。文中对常见的模糊模式识别问题进行了总结，根据识别对象和被识别对象及其关系归类出模糊模式识别的四种基本模型，分别为：标准模式为模糊子集，待识别样本为单点向量；标准模式和待识别样本均为模糊子集；标准模式为模糊向量集合族，待识别样本为单点向量；标准模式和待

2、识别样本均为模糊向量集合族。对每种类型分别讨论了其常用的解决方法，并给出了实例。最后，对模糊模式识别其它方法进行了简介。关键词：模糊数学；模糊模式识别；模糊集合；模糊向量集合族中图分类号：TP391．4；0235文献标识码：A文章编号：1673—629X(2O1O)09—0032—04ResearchonSeveralModelsofFuzzyPatternRecognitionProblemsCHENZhen—hua，YUYong—quan，ZHANGRui(ComputerCollege，GuangdongUniversityofTec

3、hnology，Guangzhou510006，China)Abstract：Thefuzzypatternrecognitionisapopularpatternrecognitionmethod．Inthispaper，normalfuzzypatternrecognitionproblemscategorizedasfourkindsofbasicmodelaccordingtotherelationshipbetweenpatternandrecognizedo~et．Thefourkindsmodelasfollowing(pat

4、terntypeVS．recognizedobjecttype)：fuzzysubsets、，s．constantvector，fuzzysubsets、，s．fuzzysubsets，vectoroffuzzysetsvS．constantvectorandvec亡0roffuzzysetsvs．vecc0roffuzzysets．Foreachone，theresolv／ngmethodsOrprincipleswereanab，zedanddi~nssedbyexamples．Finally，othermethodsoffuzzypa

5、tternrecognitionareintroduced．Keywords：fuzzyninth；fuzzypatternrecognition；fuzzysets；vectoroffuzzysets0引言征的维数将其分为“一维模糊模式识别的方法”和“多模式识别就是将待识别的对象特征信息与给定样特征模糊模式识别”。但这些划分都存在着一些问题：本特征信息进行比较、匹配，并给出对象所属模式的判如缺乏完备性，缺乏体系。因此，文中试图从识别对象断，实质上就是利用计算机辨识数据结构的过程⋯。(标准模式)和被识别对象(待识别样本)及其关系角度而模糊模

6、式识别正是让计算机模拟人脑的形象思维和将其分类，使得更易于从应用问题本身出发来考虑方模糊逻辑思维来进行识别，是解决系统本身包含模糊法的构造。信息的识别问题的有效方法。模糊模式识别在工程问题上得到了广泛应用[2-5J。但由于识别方法种类繁1基本概念多，形式各异，往往在一定程度上阻碍了其实用性。文为便于后面讨论参考以下四个概念：中试图对其常见的情况进行总结，使得在解决实际的定义1：设A1，A2，⋯，A是论域(i：1，2，⋯，识别问题中更合理地选择适合的方法。，z)上的，z个模糊子集_9J，称以模糊集AI，A2，⋯，A目前，常见的模糊模式识别问题

7、通常按其解决方为分量的模糊向量为模糊向量集合族[引，记为A：法粗分成两大类[]：遵循最大隶属原则的直接法和遵循择近原则的问接法。文献[1]则是按论域元素特(Al，A2，⋯，A，，)。记F，I{A}=IIF(Ui)。．定义2：任取一个模糊向量集合族A∈F。由A收稿日期：2010⋯0104；修回日期：2010—04一l1构造L，Ⅱ上的一个模糊集，记作A全金基金项目：国家自然科学基金(60272089)；广东省自然科学基金(980406，04009464)，称为A的综合模糊集；它的隶作者简介：陈振华(1985一)，男，

8、广东清远人，硕士研究生，研究方向属函数为A(11)=(A1(U1)，A2(“2)，⋯，A(U))为计算智能与智能工程；余永权，教授，博士生导师，研究方向为嵌又称为“对模糊向量集合