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文檔簡介

《信息工程》實驗內(nèi)容實驗一：模糊模式識別有五個等級的茶葉樣品A1,A2,A3,A4,A5，待識別茶葉B。反映茶葉質(zhì)量的因素有六項指標，構成論域U，其中U={x1(條索),x2(色澤),x3(凈度),x4(湯色),x5(香氣),x6(滋味)}設五個等級的樣品對6項指標的數(shù)值為：A1=(0.5,0.4,0.3,0.6,0.5,0.4)A2=(0.3,0.2,0.2,0.1,0.2,0.2)A3=(0.2,0.2,0.2,0.1,0.1,0.2)A4=(0,0.1,0.2,0.1,0.1,0.1)A5=(0,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1)待識別茶葉的各項指標值為：B=(0.4,0.2,0.1,0.4,0.5,0.6)試確定B的屬類。采用格貼近度和最大最小貼近度兩種方法確定B的等級。格貼近度其中：表示兩個模糊集A，B的內(nèi)積；A⊙B表示兩個模糊集A，B的外積。（2）最小最大貼近度實驗二：感知器算法已知四個訓練樣本w1={(0,0),(0,1)}w2={(1,0),(1,1)}（1）實現(xiàn)圖1的分類圖1（2）實現(xiàn)圖2的分類圖2算法原理步驟（1）置步數(shù)k=1，令增量ρ=某正的常數(shù)，分別賦給初始增廣權矢量w1的各分量較小的任意值；（2）輸入訓練模式xk，計算判別函數(shù)wkxk；（3）如果訓練模式已經(jīng)規(guī)范化，即：已乘以-1（包括增廣分量），則校正權矢量的規(guī)則可以統(tǒng)一為：（4）在用全部模式訓練完一輪后，只要還有模式被判錯，則需進行第二輪迭代，建立新的權矢量，如此循環(huán)，直到能對所有模式均能正確分類為止。實驗要求：（1）上述實驗內(nèi)容采用MATLAB或VB、VC等其他編程語言實現(xiàn)；（2）結合界面編程，使實驗內(nèi)容及結果直觀可視；界面應包含如下信息：姓名：姓名：班級：實驗一參數(shù)輸入實驗一結果顯示實驗二參數(shù)輸入實驗二結果顯示（3）實驗完成后提交電子文檔，需老師驗收通過；（4）

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