------------------------2020.8.17更新------------------------------
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模糊數學 1、模糊集、隸屬度函數、如何確定隸屬度函數
模糊數學 2、基本的一些模糊矩陣，以及模糊矩陣的運算
模糊數學 3、模糊聚類
模糊數學 4、模糊模式識別
模糊數學 5、模糊綜合評判
從隸屬度函數可以得到隸屬度，隸屬度是一個數，數可以組成向量與矩陣，叫模糊矩陣，我們介紹下模糊數學里面見得比較多的一些矩陣，看一下他們究竟是什么東西。
什么是模糊矩陣?
元素取值都在[0,1]之間的矩陣就叫模糊矩陣。
什么是自反矩陣？
該模糊矩陣對應位置的元素都大於等於單位陣I的對應位置元素。一句話就是主對角線全是1，其他位置不全是0的模糊矩陣
什么是模糊對稱矩陣？
轉置后的矩陣還是他本身的模糊矩陣（這里的轉置和經典矩陣操作一樣），一句話 的模糊矩陣。
什么是模糊傳遞矩陣？
矩陣的平方小於等於他本身，即 ，這個平方該怎么計算我們等會兒介紹。
一個示例鞏固下三個概念（其實沒有舉傳遞矩陣，講了怎么平方再舉）
什么是模糊相似矩陣？
既是模糊自反矩陣又是模糊對稱矩陣的矩陣
什么是模糊等價矩陣？
既是模糊相似矩陣又是模糊傳遞矩陣，也就是說既是模糊自反矩陣又是模糊對稱矩陣，還是模糊傳遞矩陣
接下來是模糊矩陣的基本運算，首先定義兩個符號V代表取大，^代表取小。下面這張圖下標模糊的部分是m×n，代表矩陣是m行n列的。
比如：
模糊矩陣的合成（或者叫模糊矩陣的乘法）：
符號是一個圓圈O，比如AOB，與經典的矩陣乘法一樣，也是前一個的矩陣的列要等於后一個矩陣的行。假設C=AOB，那么Cij就等於A的第i行與B的第j列對應先取小得到A的列數（B的行數）個值，這些值再取大。
示例幫助理解
有了這個定義，我們之前的模糊傳遞矩陣就有了印象了，他要求矩陣的平方小於等於原矩陣，這個平方就是自己和自己相乘。
基本的一些運算就介紹完了