隶属函数

绘制高斯隶属函数 模糊理论 高斯型隶属函数 实现 模糊理论 模糊理论以连续隶属函数理论为基础。它可以分为五个分支：模糊数学，模糊系统，不确定性和信息，模糊决策，模糊逻辑与人工智能。 隶属函数是用于表示模糊集的数学工具。 它表示元素属于模糊集的“真实度”。 隶属函数的值介于0和1之间。这似乎是概率，但它是一个不同的概念。 它代表了一个程度， 高斯隶属函数是其隶属函数之一。 高斯型隶属函数 高斯型隶属函数（ gaussian membership function）公式： 它不是高斯概率密度函数（gaussian probability density function）： 实现 使用python来实现高斯型隶属函数： # python-高斯分布 # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import math diff = 5 c1 = 1 c2 = 2 c3 = 3 sig = math . sqrt ( 1 ) x1 = np . linspace ( c1 - diff , c1 + diff , 500 ) x2 = np . linspace ( c2 - diff , c2 + diff , 500 ) x3 = np . linspace ( c3 - diff , c3 +