隶属函数图像绘制之不老不年轻

谢小龙666666

于 2021-03-15 14:26:19 发布

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分类专栏：模糊数学

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本文介绍了模糊数学中隶属函数的概念，特别是在处理模糊概念如年龄的渐变性时的应用。作者分享了如何绘制分段函数，特别是"既不老又不年轻"的隶属函数图像，并提到了绘制此类图像时的注意事项。文章还提及了课程结课论文的要求，并提供了相关代码参考。

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问题描述

在这里插入图片描述

背景说明

这是我们计算智能课程的模糊数学篇章的一道题目。所谓模糊数学，就是处理生活中那些无法精确定义处理的问题。像年龄，高低，胖瘦都没有一个固定的区分界限的。它的含义是模糊的，过程是渐变的。基于此，扎德提出了模糊数学，有别于之前的精确数学。模糊数学的基础就是模糊集合。模糊集合的讨论范围是在所研究问题的论域之上。论域中的元素对于模糊集合的隶属程度用隶属函数表示之。隶属函数的值在[0,1]区间连续变化。
我们这门课程的最后的结课论文也就是选择一个问题，用模糊数学/神经网络/遗传算法的办法解决之。
这道题目，没有什么难点，唯一要注意的是绘制"既不老又不年轻"的隶属函数时候，要注意到这是一个分段函数，断点一定要精确计算。

隶属函数图像

隶属函数图

代码

import numpy as np
import math
from matplotlib import pyplot as plt

x1=[]
y1=[]
x2=[]
y2=[]
a=np.linspace(0,60,10000)

#函数定义
def line1(x1):
    if (x1>=0 and x1<50):
        y1=1
    else:
        x1=1/((x1/5-10)*(x1/5-10))
        y1=1-

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