模糊数学 4、模糊模式识别
————————2020.8.17更新——————————
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模糊数学 1、模糊集、隶属度函数、如何确定隶属度函数
模糊数学 2、基本的一些模糊矩阵，以及模糊矩阵的运算
模糊数学 3、模糊聚类
模糊数学 4、模糊模式识别
模糊数学 5、模糊综合评判
模糊模式识别
模式识别：根据对象的某些特征对其进行识别分类。可以理解成一种分类任务（方法），这就会涉及到两个东西，标准的模型库和待识别对象。待识别对象很好理解，就是我们要对其进行分类的一个对象（一个苹果，一种症状，一个手写体数字）
什么叫标准模型库呢？
个人理解是一种类别的对象共同拥有的一些特征（比如A类苹果（重量500-600，颜色全身紫红，外观无疤痕，形状端正），B类苹果（重量400-500，颜色60%以上紫红，外观无疤痕，形状不端正但无凹坑，黑点），C类（…））
为什么要叫模糊模式识别呢？
标准模型库里面的模型描述可能是模糊的（比如重量500-600（区间呈现），端正（语义信息描述），无疤痕（多小的疤痕算无疤痕）），对象也可能是模糊的（比如医生看病，病人咳嗽，高烧，可能一会儿就变化了一小时后不咳了，温度从38跳到39）。总之一句话模糊模式识别中的模糊就在于标准模型库里面的模型描述可能是模糊的，对象也可能是模糊的，所以才有了模糊这两个字。
怎么来进行识别？
1、 假设每一类的隶属度函数已知（想第一篇讲的那样，凭经验确定了隶属度函数）
2、 对象的各个属性（特征）取值可以得到
3、 把对象的属性值带入每一类的隶属度函数，排序选最大的一类（例子是问一个47岁的人是属于老人，青年，还是少年）
上面说的是一个对象属于哪一类，还有一种情况多个对象，那个最像某一类（说实话我不知道为啥课件要把这两个放到一起讲，这算个鬼的模式识别）
1、把每个对象的属性值带入这一类的隶属度函数，排序选隶属度最大的一个对象。（举的例子是从几个三角形中选一个最像直角三角形的）
第一个三角形（93,50,47）
第二个三角形（100,45,35）
第三个三角形（125,38,17）
第四个三角形（80,56,44）——三个数代表的是三个角的角度（已经从大到小排序）