10、模糊集合理论:从基础概念到实际应用

模糊集合理论:从基础概念到实际应用

1. 高血压与心脏病风险关系

在医学风险评估中,高血压风险与整体心脏病风险之间存在着一定的关联。以下是在特定参数(w1 = 1.0, w2 = 10.0, w3 = 1.0, w4 = 0.5)下,不同高血压风险水平对应的整体心脏病风险输出:
| 高血压风险 | 0.0 | 0.1 | 0.2 | 0.3 | 0.4 | 0.5 | 0.6 | 0.7 | 0.8 | 0.9 | 1.0 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 整体心脏病风险 | 0.3 | 0.4 | 0.5 | 0.6 | 0.7 | 0.8 | 0.9 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |

通过这个表格,我们可以进行“假设分析”,即改变患者因高血压导致的风险,观察整体心脏病风险的变化。

2. 模糊数的算术运算基础

2.1 α - 截集相关概念

当我们处理不确定的传感器测量值时,可能会用模糊数(即实数线上的正规、凸模糊集)来建模不确定性。下面介绍一些重要的概念:
- α - 截集 :设 A 是 X 的模糊子集,对于每个 α ∈ [0, 1],定义 αA = {x ∈ X | A(x) ≥ α},这个清晰集 αA 称为 A 的 α - 截集。
- 核心 :集合 1A,即满足 A(x) = 1 的 x 的集合,称为 A 的核心。
- 强 α - 水平集 :定义 α⁺A = {x

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值