模糊模式识别

       “模式”一词来源于英文Pattern，原意是典范、式样、样品，在不同场合有其不同的含义。在此我们讲的模式是指具有一定结构的信息集合。

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       模式识别就是识别给定的事物以及与它相同或类似的事物，也可以理解为模式的分类，即把样品分成若干类，判断给定事物属于哪一类，这与我们前面介绍的判别分析很相似。

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       模式识别的方法大致可以分为两种，即根据最大隶属原则进行识别的直接法和根据择近原则进行归类的间接法，分别简介如下： 数据挖掘实验室

       (1) 若已知n个类型在被识别的全体对象U上的隶属函数，则可按隶属原则进行归类。此处介绍的是针对正态型模糊集的情形。对于正态型模糊变量x，其隶属度为

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    其中a为均值，b²=2s², s²为相应的方差。按泰勒级数展开，取近似值得

若有n种类型m个指标的情形，则第i种类型在第j种指标上的隶属函数是

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其中 和 分别是第i类元素第j种指标的最小值和最大值， , 而 是第i类元素第j种指标的方差。

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       (2) 若有n种类型(A₁, A₂, …, A_N), 每类都有m个指标，且均为正态型模糊变量，相应的参数分别为 , , (i=1, 2, …, n; j=1, 2, …, m)。其中， , , , 而 是x_ij的方差。待判别对象B的m个指标分别具有参数a_j , b_j  (j=1, 2, …, m)，且为正态型模糊变量，则B与各个类型的贴近度为 数据挖掘研究院

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记S_i= ，又有S_i0= ，按贴近原则可认为B与A_{i 0}最贴近。

序 数据挖掘研究院 号 数据挖掘实验室	年 数据挖掘研究院 份 数据挖掘研究院	幼虫发生量 数据挖掘研究院		发生期 数据挖掘研究院		增殖系数 数据挖掘实验室		类别 数据挖掘实验室
		第二代 数据挖掘实验室	第三代 数据挖掘研究院	第二代 数据挖掘研究院	第三代 数据挖掘实验室	二至三代 数据挖掘研究院	三至四代 数据挖掘研究院
1 数据挖掘研究院	1962  数据挖掘研究院	344 数据挖掘研究院	3333 数据挖掘研究院	29 数据挖掘研究院	9 数据挖掘研究院	9.69 数据挖掘实验室	1.91 数据挖掘实验室	1 数据挖掘研究院
2 数据挖掘研究院	1963 数据挖掘研究院	121 数据挖掘实验室	1497 数据挖掘研究院	27 数据挖掘实验室	19 数据挖掘研究院	12.37 数据挖掘实验室	1.34 数据挖掘研究院	1 数据挖掘研究院
3 数据挖掘实验室	1964 数据挖掘实验室	187 数据挖掘研究院	1813 数据挖掘研究院	32 数据挖掘研究院	18 数据挖掘研究院	9.70 数据挖掘研究院	1.06 数据挖掘研究院	1 数据挖掘研究院
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