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    基于集合劃分的模糊積分及其比較研究

    2008-12-31 00:00:00張玉敏
    商場現(xiàn)代化 2008年27期

    [摘要] 積分作為信息融合的工具在許多領(lǐng)域起著重要作用。目前,已有許多種模糊積分,但這些積分都是定義在集合(或其子集上)上的,還沒有定義在集合劃分上的積分。本文提出了一種基于集合劃分的模糊積分,研究了其基本性質(zhì),并與其它模糊積分進行了比較。

    [關(guān)鍵詞] 劃分信息融合模糊測度模糊積分

    一、引言

    積分作為信息融合的工具,在機器學、。數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等許多研究領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。現(xiàn)存的各種積分都是定義在集合的一個子集上的,還沒有定義在集合劃分上的積分。然而在許多實際問題中,為了有效的處理數(shù)據(jù),做出更加準確的預(yù)測,需要考慮集合的劃分,即按照某一標準把一個集合劃分成幾個兩兩不相交的子集,且標準不同對集合構(gòu)成的劃分不同,不同的劃分產(chǎn)生的效果也不相同。為了描述集合的不同劃分的不同效果,本文提出了一種基于集合劃分的模糊積分,研究了其基本性質(zhì),并與其它模糊積分做了比較。

    二、基于集合劃分的模糊積分的定義及性質(zhì)

    1.基于集合劃分的模糊積分的定義

    這一部分首先給出基于集合劃分的非線性積分的定義,然后研究其主要性質(zhì),再給出其計算。給出這種新型積分的定義之前,先引入一個相關(guān)定義。

    定義1:假設(shè)和是集合X的兩個劃分且,若,其中,即等于幾個的并集,則劃分是劃分的一個細化或劃分是劃分的一個粗化,用符號或表示。我們用表示或。

    例如,給定一個集合,令,

    ,則,即劃分是劃分的一個細化。

    下面,我們給出定義在集合劃分上的一種新型積分的定義,然后研究其基本性質(zhì)。

    定義2: 令是Lebesgue測度,是非負集函數(shù),是一非負函數(shù),給定X的劃分,則函數(shù)f關(guān)于在劃分 上的積分,用符號表示,定義為

    (3.1)

    其中是比粗化的X的任一劃分。

    例1 假定

    ,其中|A|是集合A中元素的個數(shù)。由定義2.3得

    2.新型模糊積分的性質(zhì)

    不失一般性,令是單調(diào)的且滿足,f是定義X上的非負函數(shù)新型積分具有下列性質(zhì):

    定理3:令且

    (1)若,,則;

    (2)若,則;

    (3)若是超可加的,則;

    (4)對任意常數(shù)及任意的,;

    (5)

    (6)若在X上關(guān)于幾乎處處成立,則

    (7)若在X上關(guān)于幾乎處處成立,且,則

    證明:我們只需證明(3)和(4),其他可直接由定義得出。假定是X的一個給定劃分。

    對(3)

    其中是比粗的X的任一劃分。

    對于(4),假定是X的一個給定的劃分,則

    其中是比粗的X的任一劃分

    三、和其他積分的比較

    這一部分我們給出三種模糊積分間的關(guān)系定理,然后給出新型積分和其他積分的比較,不妨假定。定理4.1、定理4.2、定理4.3是三種模糊積分間的關(guān)系定理,基于這三個定理,我們給出新型積分和其他積分間的關(guān)系。

    定理4.1若是超可加的,則;若是次可加的,則;若 是可加的,則

    定理4.2 .

    定理4.3 .

    定理4.1、定理4.2、定理4.3的證明見文獻

    下面我們給出新型模糊積分和其他積分的比較,不妨假定。我們得到如下幾個定理。

    定理4.4若.則 (3.2)

    證明:對給定的X的劃分,由的定義及新型積分的定義可得

    定理4.5若,則 (3.3)

    證明:由定理4.3和定理4.4可得。

    定理4.6若是超可加的且則(3.4)

    證明:由定理4.3和定理4.4可得。

    四、結(jié)論

    本文從信息融合的角度出發(fā)提出了一種基于集合劃分的非線性積分,從幾個方面研究了其主要性質(zhì),并和其他非線性積分做了比較。進一步要做的工作:一方面,繼續(xù)研究這一積分計算;另一方面探討其應(yīng)用領(lǐng)域。

    參考文獻:

    [1]Z. Wang, G.J. Klir, Fuzzy Measure Theory, Plenum, New York, 1992

    [2]Z. Wang, K.S. Leung, J. Wang, A genetic algorithm for determining non-additive set function in information fusion, Fuzzy Sets and Systems, 1999,1(102): 463–469

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