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Let(X,)be a measurable space,and,=σ-field generated by {x|x∈X},where x={A∈ |x∈A}.(Y,)another measurable space,let ρ(X, Y,)={∈ |§ be measurable}.∈ρ(X,Y,),we define ()(y)=~(-1)(y),y∈y. Defination 1.T is an index set,f:{0,1}~T→{0,1},then,O~T:( (Y)~x)~T→ (Y)~x is called the operation derived from f if for any { }_(t∈T)∈((Y)~x)~Tand any(x,y)∈X×Y,it holds 相似文献
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落影空间——模糊集合的概率描述 总被引:1,自引:0,他引:1
模糊集合论与概率论都是在描述客观现实中的不确定现象。二者之间既有联系又有区别,它们的相互关系一直被人们探讨着。近年来,国外有些学者从二者的同一性方面着眼,作了一些工作。I.R.Goodman指出:对于任一模糊子集,都可以构造一个随机集合以该模糊子集为其落影(“落影”一词是笔者后取的);H.T.Nguyen从信任函数的角度出发,也论证了随机集合与模糊集合的关系;K.Hirota、H.Kwakernaak、E.P.Klement等人从另外一些角度试图建立模糊集合论与概率论之间的联系。 相似文献
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流行的似然方法不合适数据先验分布(即信源)可变场合。为此,我们把Zadeh的隶属函数看做预测模型,用隶属函数和可变信源产生似然函数,用平均对数标准(normalized)似然度定义语义信息测度。这样可以保证:(1)坚持使用最大似然准则;(2)预测模型适合信源可变场合;(3)得到的语义贝叶斯预测兼容贝叶斯定理;(4)预测模型能表达语义,便于理解。一组隶属函数构成一个语义信道,优化隶属函数就是使语义信道匹配Shannon信道,产生多标签模糊分类。文中介绍了通过两种信道相互匹配求解最大似然度的迭代算法。几个例子显示这种算法用于检验、估计和混合模型时,收敛快速且可靠。 相似文献
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关于Fuzzy集运算与Fuzzy推理关系的基本定义,迄今已经有了几十种不同的表达式。它们的产生多少带有点经验色彩,缺乏理论上的依据。面对着这众多的定义,人们不知从何选择,不知依据什么去作选择。本文运用落影表现理论对Fuzzy集运算及Fuzzy推理关系给出了统一的定义,根据Fuzzy集之间的不同关联情况,推导出了包括Zadeh表达式在内的各种具体公式,并对它们的适用场合进行了初步的分析。 相似文献
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汪培庄 《数学的实践与认识》1986,(3)
<正> 本文先介绍模糊数学的国际发展动向,从应用角度阐明这门学科发展的战略意义,然后再简述国内的应用情况.文中主要论点和材料来自1985年5月“教育部属高校模糊数学学科发展小型讨论会”会上代表们的发言. 相似文献