模糊理论
模糊理论以连续隶属函数理论为基础。它可以分为五个分支：模糊数学，模糊系统，不确定性和信息，模糊决策，模糊逻辑与人工智能。
隶属函数是用于表示模糊集的数学工具。 它表示元素属于模糊集的“真实度”。 隶属函数的值介于0和1之间。这似乎是概率，但它是一个不同的概念。 它代表了一个程度， 高斯隶属函数是其隶属函数之一。
高斯型隶属函数
实现
使用python来实现高斯型隶属函数：
# python-高斯分布 # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math diff = 5 c1 = 1 c2 = 2 c3 = 3 sig = math.sqrt(1) x1 = np.linspace(c1 - diff, c1 + diff, 500) x2 = np.linspace(c2 - diff, c2 + diff, 500) x3 = np.linspace(c3 - diff, c3 + diff, 500) y1 = np.exp(-(x1 - c1) 2 / (2 * sig 2)) y2 = np.exp(-(x2 - c2) 2 / (2 * sig 2)) y3 = np.exp(-(x3 - c3) 2 / (2 * sig 2)) plt.plot(x1, y1, "r-", linewidth=2) plt.plot(x2, y2, "g-", linewidth=2) plt.plot(x3, y3, "b-", linewidth=2) plt.grid(True) plt.show() 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请联系我们举报，一经查实，本站将立刻删除。
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