最近课程学到模糊数学，⾥⾯有关于模糊关系合成运算，传递闭包的概念，⼗分不好理解，本来想⼿算⼏个例⼦来理解的，结果算到⼀半就烦了还⼗分容易算错，于是我就打算⽤matlab编写⼀个。 这⾥就不讲什么是模糊关系合成运算了。百度上能搜到的我这⾥就不赘述了，⽹上也有很多关于传递闭包的解释，都⽐较通俗易懂。我看到教材求传递闭包的⽅法就是模糊矩阵反复⾃乘，当结果t(.R)不改变的时候即为传递闭包的值。 那么⾸先要编程的就是如何算模糊关系合成运算，也有⼈称为模糊矩阵乘积，算法是“先取⼩后取⼤”。⽤max()函数，min()函数就能搞定，最后再根据矩阵运算规则。于是有
教学论坛function [R]=fuzzymm(A,B)
%模糊矩阵合成运算的Matlab实现
%运算规则，先"取⼩后取⼤"
%输⼊必须为⼆阶矩阵A为m⾏n列, B为n⾏p列;
[m,n]=size(A);[q,p]=size(B);%获得输⼊矩阵的维度信息
反修正主义if n~=q
disp('第⼀个矩阵的列数和第⼆个矩阵的⾏数不相同！');
else
R=zeros(m,p);%初始化矩阵
for k =1:m
for j=1:p
temp=[];
for i =1:n
Min =min(A(k,i),B(i,j));%求出第i对的最⼩值
temp=[temp Min];%将求出的最⼩值加⼊的数组中
end
R(k,j)=max(temp);
end
end
end
end
我们来测试⼀下
clc
clear all;
A=[0.30.70.2;1,0,0.4;0,0.5,1;0.6,0.7,0.8];
B=[0.1,0.9;0.9,0.1;0.6,0.4];
[R]=fuzzymm(A,B);
disp(R)
得到的结果
0.70000.3000
金基德时间
0.40000.9000
0.60000.4000
0.70000.6000
大地生命结果正确！
那么求传递闭包的只需将传⼊的矩阵设为相同就可以了！
那么模糊相似矩阵的传递闭包怎么求呢，只需要反复调⽤函数，当结果不改变时，即为该模糊相似矩阵的传递闭包。
例如：南昌七城会
[1 0.1 0.8 0.5 0.3;
0.1 1 0.1 0.2 0.4;移动彩信平台
0.8 0.1 1 0.3 0.1;
0.5 0.2 0.3 1 0.6;
0.3 0.4 0.1 0.6 1]
clc
clear all
R=[10.10.80.50.3;0.110.10.20.4;0.80.110.30.1;0.50.20.310.6;0.30.40.10.61]; [tR]=fuzzymm(R,R)
于是有
再次相乘
再次相乘，发现结果不改变
故求得传递闭包
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议