------------------------2020.8.17更新------------------------------
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模糊數學 1、模糊集、隸屬度函數、如何确定隸屬度函數
模糊數學 2、基本的一些模糊矩陣，以及模糊矩陣的運算
模糊數學 3、模糊聚類
模糊數學 4、模糊模式識别
模糊數學 5、模糊綜合評判
模糊模式識别
模式識别：根據對象的某些特征對其進行識别分類。可以了解成一種分類任務（方法），這就會涉及到兩個東西，标準的模型庫和待識别對象。待識别對象很好了解，就是我們要對其進行分類的一個對象（一個蘋果，一種症狀，一個手寫體數字）
什麼叫标準模型庫呢？
個人了解是一種類别的對象共同擁有的一些特征（比如A類蘋果（重量500-600，顔色全身紫紅，外觀無疤痕，形狀端正），B類蘋果（重量400-500，顔色60%以上紫紅，外觀無疤痕，形狀不端正但無凹坑，黑點），C類（…））
為什麼要叫模糊模式識别呢？
标準模型庫裡面的模型描述可能是模糊的（比如重量500-600（區間呈現），端正（語義資訊描述），無疤痕（多小的疤痕算無疤痕）），對象也可能是模糊的（比如醫生看病，病人咳嗽，高燒，可能一會兒就變化了一小時後不咳了，溫度從38跳到39）。總之一句話模糊模式識别中的模糊就在于标準模型庫裡面的模型描述可能是模糊的，對象也可能是模糊的，是以才有了模糊這兩個字。
怎麼來進行識别？
1、 假設每一類的隸屬度函數已知（想第一篇講的那樣，憑經驗确定了隸屬度函數）
2、 對象的各個屬性（特征）取值可以得到
3、 把對象的屬性值帶入每一類的隸屬度函數，排序選最大的一類（例子是問一個47歲的人是屬于老人，青年，還是少年）
上面說的是一個對象屬于哪一類，還有一種情況多個對象，那個最像某一類（說實話我不知道為啥課件要把這兩個放到一起講，這算個鬼的模式識别）
1、把每個對象的屬性值帶入這一類的隸屬度函數，排序選隸屬度最大的一個對象。（舉的例子是從幾個三角形中選一個最像直角三角形的）
第一個三角形（93,50,47）
第二個三角形（100,45,35）
第三個三角形（125,38,17）
第四個三角形（80,56,44）——三個數代表的是三個角的角度（已經從大到小排序）
