摘要:
模糊隸屬度無統一算法,定義存在分歧.根據模糊概念"內涵明確,外延不明確"的特點,定義隸屬度為不同外延對內涵的從屬程度.在信息系統中,概念的外延用對象表示,內涵由屬性表示,由此提出了求解隸屬度的新算法:由原始統計數據組成初始信息系統,用粗糙集理論求得其商集并構建集值信息系統;該集值信息系統對應的條件概率空間中的條件概率即為隸屬度.廣義上信息系統可分為信息系統(無決策屬性)和目標信息系統(有決策屬性)兩類.隸屬度也可分為兩類:第一類外延對象為內涵屬性本身值,如年齡對青年人的隸屬度(信息系統);第二類外延對象為不同于內涵屬性的另一屬性值,如邊坡工程安全系數對穩定狀態的隸屬度(目標信息系統).計算以上兩個實例,前者與已有結論作對比驗證,后者與函數選擇、經典統計方法及貝葉斯公理作對比驗證,可知結果可靠,算法可行.