模糊数学

模糊数学，亦称弗晰数学或模糊性数学。1965年以后，在模糊集合、模糊逻辑的基础上发展起来的模糊拓扑、模糊测度论等数学领域的统称。是研究现实世界中许多界限不分明甚至是很模糊的问题的数学工具。在模式识别、人工智能等方面有广泛的应用。

**模糊集**

**定义和表示**
给定一个论域 U ，那幺从 U 到单位区间 0,1 的一个映射
称为 U 上的一个模糊集 或 U 的一个模糊子集
，
记为 A 。
映射（函数） μA(·) 或简记为 A(·) 叫做模糊集 A 的隶属函数。
对于每个 x ∈ U ， μA(x) 叫做元素 x 对模糊集 A 的隶属度。
模糊集的常用表示法有下述几种：
# 解析法，也即给出隶属函数的具体表达式。
# Zadeh 记法，例如。分母是论域中的元素，分子是该元素对应的隶属度。有时候，若隶属度为0，该项可以忽略不写。 
# 序偶法，例如，序偶对的前者是论域中的元素，后者是该元素对应的隶属度。
# 向量法，在有限论域的场合，给论域中元素规定一个表达的顺序，那幺可以将上述序偶法简写为隶属度的向量式，如 A = (1,0.5,0.72,0) 。

**一些相关概念**
 模糊集 A 的承集或支集记为 。- 模糊集 A 的核记为 。- 模糊集 A 的高度记为 。- 模糊集 A 的深度记为 。

**模糊度**
一个模糊集 A 的模糊度衡量、反映了 A 的模糊程度，一个直观的定义是这样的：
设映射 D : F(U) → 0,1 满足下述5条性质：
# 清晰性：D(A) = 0 当且仅当 A ∈ P(U)。（经典集的模糊度恒为0。）
# 模糊性：D(A) = 1 当且仅当 ∀ u ∈ U 有 A(u) = 0.5。（隶属度都为0.5的模糊集最模糊。）
# 单调性：∀ u ∈ U，若 A(u) ≤ B(u) ≤ 0.5，或者 A(u) ≥ B(u) ≥ 0.5，则 D(A) ≤ D(B)。
# 对称性：∀ A ∈ F(U)，有 D(Ac) = D(A)。（补集的模糊度相等。）
# 可加性：D(A∪B) + D(A∩B)=D(A) + D(B)。
则称 D 是定义在 F(U) 上的模糊度函数，而 D(A) 为模糊集 A 的模糊度。
可以证明符合上述定义的模糊度是存在的，一个常用的公式（分别针对有限和无限论域）就是
其中 p > 0 是参数，称为 Minkowski 模糊度。特别地，当 p = 1 的时候称为 Hamming 模糊度或 Kaufmann 模糊指标，当 p = 2 的时候称为 Euclid 模糊度。

**模糊集的运算**

**各种算子**
 Zadeh 算子，max 即为并，min 即为交- 代数算子（概率和、代数积）- 有界算子- Einstein 算子- Hamacher 算子，其中ν ∈ 0,+∞) 是参数，等于1时转化为代数算子，等于2时转化为 Einstein 算子- Yager 算子，其中 p 是参数，等于1时转化为有界算子，趋于无穷时转化为 Zadeh 算子- λ-γ 算子，其中 λ,γ ∈ 0,1 是参数- Dobois-Prade 算子，其中 λ ∈ 0,1 是参数

**算子的性质**
参见集合代数和布尔代数。
主要算子的性质对比表如下（.表示不满足，-表示未验证）：
线性补偿是指：

**模糊集与经典集的关系**

**截集与截积**
设 ，任取 ，则
 ，
称 Aλ 为 A 的 λ 截集，而 λ 称为阈值或置信水平。将上式中的 ≥ 替换为 >，记为 ASλ，称为强截集。
截集和强截集都是经典集合。此外，显然 A1 为 A 的核，即 kerA；如果 kerA ≠ ø，则称 A 为正规模糊集，否则称为非正规模糊集。
截积是数与模糊集的积：
设 λ ∈ 0,1，A ∈ F(U)，则 ∀ u∈U，λ 与 A 的截积（或称为 λ 截集的数乘，记为 λA）定义为：
 
根据定义，截积仍是 U 上的模糊集合。

**分解定理与表现定理**
分解定理：
设 A∈F(U)，则
 
即任一模糊集 A 都可以表达为一族简单模糊集 {λAλ} 的并。也即，一个模糊集可以由其自身分解出的集合套而“拼成”。
表现定理：
设 H 为 U 上的任何一个集合套，则
 
是 U 上的一个模糊集，且 ∀ λ ∈ 0,1，有
（1） ASλ = ∪α>λ H(α)
（2） Aλ = ∩α H(α)
即任一集合套都能拼成一个模糊集。

**模糊集之间的距离**

**使用度量理论**
可以使用一般的度量理论来描述模糊集之间的距离。在这个意义上，我们需要在模糊幂集 F(U) 上建立一个度量，此外，我们还可能需要将此度量标准化，也即映射到 0,1 区间上。例如可以这样来标准化 Minkowski 距离：
 

**贴近度**
另一种是使用贴近度概念。在某种意义上，贴近度就是 1 - 距离（这里的距离是上述标准化意义上的距离）。而之所以应用这个变换，是考虑到“度”的概念的直觉反映——距离越近，贴近的程度显然越“高”，因此它恰为距离的反数。
除了距离外，还有一些与模糊集的特殊操作有关系的贴近度定义。
*; 最大最小贴近度
 
*; 算术平均最小贴近度
 
*; 几何平均最小贴近度
 
*; 指数贴近度
 

**模糊关系**
模糊关系是建立在模糊集上的关系，此外，它也有一些特别的性质和应用。

**定义**
设 U 和 V 是论域，U × V = {(x , y) | x ∈ U, y ∈ V } 是 U 和 V 的笛卡尔直积，则每个模糊子集 R ∈ U × V 都称为从 U 到 V 的一个模糊关系。若 U = V，则称 R 是 U 中的模糊关系。如果 R(x,y) = α，则称 x 与 y 具有关系 R 的程度为 α。特别地：- 若 ∀ (x,y) ∈ U × U，当 x = y 时 R = 1，当 x ≠ y 时 R = 0，则称 R 为 U 上的恒等关系，记为 I- 若 ∀ (x,y) ∈ U × V，有 R(x,y) = 0，则称 R 为从 U 到 V 的零关系，记为 0- 若 ∀ (x,y) ∈ U × V，有 R(x,y) = 1，则称 R 为从 U 到 V 的全称关系，记为 E
模糊关系的并、交、补、包含、相等、λ 截和截积运算，实质上就是模糊集的相应运算（采用 Zadeh 算子）。但模糊关系还有一个特殊的运算转置，定义为
 RT(x,y) = R(y,x)
易知转置运算满足复原律、交换律和单调性等。

**关系以及关系的合成的矩阵表达**
关系的合成：
对于从 U x-m 到 V y-p 的关系 R，以及从 V y-p 到 W z-n 的关系 S，那幺从 U 到 W 的模糊复合关系 R · S 为
 
其中 ∧ 是取小 ∨ 是取大（即 Zedah 算子）。由此可知，模糊复合关系的运算，就是两个模糊关系的矩阵的乘法运算，只是要将矩阵乘法中的乘法改为 ∧，而加法改为 ∨ 即可。
例子：设 U = {1,2,3,4}, V = {a,b,c}, W = {α,β}：
那幺这些模糊关系可以写成如下矩阵表达（注意行列位置）：

**模糊关系与分类**
模糊等价关系定义：
设 U 中的模糊关系 R 满足
 1. 自反性 : ∀ x ∈ U, R(x , x) = 1
 2. 对称性 : ∀ x, y ∈ U, R(x , y) = R(y , x)
 3. 传递性 : ∀ x, y, z ∈ U, ∀ λ ∈ 0,1, 当 R(x , y) ≥ λ 且 R(y , z) ≥ λ 时，R(x , z) ≥ λ
则称 R 为 U 中的一个模糊等价关系。易知，对于一个固定的 λ ∈ 0,1 来说，传递性条件刻画了模糊关系 R 具有 λ 水平上的传递性。
下述定理指出了模糊等价关系与普通等价关系的关系：U 中的模糊关系 R 是模糊等价关系的充要条件是，对于每个 λ ∈ 0,1，R 的 λ 截关系 Rλ 是 U 中的普通等价关系。
只满足自反性和对称性，不满足传递性的模糊关系称为模糊相似关系。而将等价关系与相似关系联系在一起的是下述定理：U 中的模糊关系 R 是模糊传递关系的充要条件是 R2 ⊆ R。
分类：
# 如果模糊关系是等价关系，取某一水平的 λ 截集，即可得到这个水平上的分类。
# 如果模糊关系是相似关系，计算 R* ≡ R2^k = R2^(k+1)，则 R* 可被证明是等价关系。