模糊模式识别中数据隶属度矩阵的具体计算过程？

模糊矩阵用来表示模糊关系的矩阵，如果集合X有m个元素，集合Y有n个元素，由集合X到集合Y中的模糊关系，可用矩阵表示。

左边矩阵第一行的元素分别与右边矩阵第一列的元素相乘，求和得到相乘矩阵的第一行的第一个元素。左边矩阵第一行的元素分别与右边矩阵第二列的元素相乘，求和得到相乘矩阵的第一行的第二个元素。以此类推。

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模糊矩阵运算

设R=(rij)mn，S=(rij)mn都是模糊矩阵，

相等：R=S⇔ rij=sij

包含：R⊆S⇔ rij≤sij

交：R∩S=(rij∧sij)mn

并：R∪S=(rij∨sij)mn

补（余）：Rc=(1-rij)mn

7816的意思是78乘以16，即78和16的乘积。其结果是1248。
乘法是四则运算中的一种，它可以让我们快速求出两个数字相乘的结果。在数学中，乘法是一种以乘号（“x”）表示的运算符，用于表示两个数字相乘，并显示乘积的结果。乘法的符号源于古拉丁文的“乘”（“multiplicare”），意思是“增加”或“加倍”。
乘法的基本定义是：给定两个数字a和b，a乘以b的结果是a和b的乘积。对于78乘以16来说，78是乘数，16是被乘数，乘积就是1248。
乘法也有一些有趣的特性，比如零次乘法，其结果总是0；交换律，乘法运算中两个数字的顺序不会影响最终的结果；结合律，在乘法运算中，可以将多个乘法运算符结合成一个，而结果不会改变；分配律，在乘法运算中，可以将一个乘法运算符分成两个，而结果也不会改变。
总而言之，7816的意思是78和16的乘积，结果是1248。

向量的点乘:a b

公式：a b = |a| |b| cosθ 点乘又叫向量的内积、数量积，是一个向量和它在另一个向量上的投影的长度的乘积；是标量。 点乘反映着两个向量的“相似度”，两个向量越“相似”，它们的点乘越大。

向量的叉乘：a ∧ b

a ∧ b = |a| |b| sinθ 向量积被定义为： 模长：（在这里θ表示两向量之间的夹角(共起点的前提下)（0° ≤ θ ≤ 180°），它位于这两个矢量所定义的平面上。） 方向：a向量与b向量的向量积的方向与这两个向量所在平面垂直，且遵守右手定则。

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(a,b,c)=(b,c,a)=(c,a,b)=-(a,c,b)=-(c,b,a)=-(b,a,c)

在数学中，向量（也称为欧几里得向量、几何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；

线段长度：代表向量的大小。与向量对应的量叫做数量（物理学中称标量），数量（或标量）只有大小，没有方向。

两个算子乘积的特征值
特征值的乘积是指两个算子的特征值的乘积。特征值是算子的标量，它们可以用来描述算子的性质。如果两个算子的特征值相乘，则它们的乘积就是这两个算子的乘积的特征值。例如，如果A和B是两个算子，其特征值分别为a和b，则A和B的乘积的特征值为ab。两个算子乘积的特征值

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