模糊逻辑。如何获得补充

Question

我遇到了以下有关模糊逻辑的模糊逻辑示例。

代表年龄 问题2-1。模糊集可以用来表示模糊概念。让U是人的合理年龄段。

U = {0，1，2，3，...，100}

解2-1。通过将年龄的通用空间设置为0到100，可以通过模糊集来解释此间隔。

问题2-2。假设“年轻”的概念由模糊集合Young表示，其隶属函数由以下模糊集合给出。

年轻= FuzzyTrapeZoid [0，0，25，40]

所有我想了解的是如何，我可以得到补少年的

Answer 1

简单的回答是，补[年轻] = FuzzyTrapeZoid [25,40,100,100]。这里是一张图片（用红色表示）年轻人，以及绿色的补充。

你在找一个算法来解决这个问题吗？

编辑：添加更多：

一个通用的模糊梯形是：FuzzyTrapeZoid[A,B,C,D]

的隶属函数值是0到A，然后坡道从0到1 A和B之间，从B到C保持1，然后在C和D之间从1到0。see page 3 of this intro（警告！pdf）

由于模糊集的补数= 1 - the membership function，那么你几乎可以通过检查来看到这些值。对于原始问题（来自Mathematica），补码是一个单一功能。对于通用的一个FuzzyTrapeZoid[A,B,C,D]则需要2个trapeziods作出补充：FuzzyTrapeZoid[0,0,A,B] + FuzzyTrapeZoid[C,D,100,100]

对于年轻的隶属度函数，它是1到25，所以补充将是0到25（这个收益率[25，X， x，x]，其中x尚未确定）。由于青年隶属函数在25到40之间斜率为0，很明显补码将在相同范围内从0上升到1（这产生[25,40，x，x]，其中x尚未确定） 。最后，由于年龄从40到100的Young隶属函数为0，所以在同一范围内补数为1，这给出[x，40,100,100]（我们从x = 25之前就知道）。

如果您正在寻找更正式的证据，我很抱歉，我从柯克船长学校来的证据不足，我可以看到它，我可以跳到正确的答案，但我无法确切地告诉你我是如何做到的。