1樓：田園小新
擇近原則
模糊數學在房地產比較法評估中的應用，其擇近原則尤為重要
設在論域u=上有m個模糊子集 (m個模型)，構成了標準模型庫。被識別的物件 也是乙個模糊集， 與 中的哪乙個最貼近？這就是乙個模糊集對標準模糊集的識別問題。
因此，這裡涉及到兩個模糊集的貼近程度問題。
1、貼近度
先把模糊向量的內積與外積推廣到無限論域u上，內積與外積的簡單性質對無限論域u上的模糊集也成立。
由模糊集的內積與外積的性質可知，單獨使用內積或外積還不能完全刻劃兩個模糊集 、 之間的貼近程度。模糊集的內積與外積都只能部分地表現兩個模糊集的靠近程度。現在從直觀上進一步說明這一點。
在圖1中所表示的兩個模糊集 、 交點的縱座標(隸屬度)越大時，則與越靠近，而內積 正是表現了模糊集與交點的縱座標(隸屬度μ)。在圖2中所表示的兩個模糊集與交點的縱座標(隸屬度μ)越小時，則與越靠近，而外積 ⊙ = 正好表現了這一點。
綜上所述，內積越大，模糊集越靠近；外積越小，模糊集也越靠近。因此，可用二者相結合的「貼近度」來刻劃兩個模糊集的貼近程度較為適合。
設，是論域u上的模糊子集，則稱
為與的貼近度。可見，當s0(a,b)越大(從而 · 越大， ⊙ 越小)時，與越貼近。
貼近度描述了模糊集之間彼此貼近的程度，實際上，由於所研究問題的性質不同，進一步研究還有其他的貼近度方法。但是，經過多宗估價例項的應用，發現式（1）的表示方法更適用於房地產的估價。
2、擇近原則
設論域u上有m個模糊集 ，構成乙個標準模型庫, îγ(u)為待識別的模型。若存在i0î，使得
(2)則稱 與 最貼近，或者說把 歸併到 類。
3、多個特性的擇近原則
設論域u上有兩個模糊向量集合族
則 與 的貼近度定義為
（3）圖顯示不出來，去**看！
2樓：匿名使用者
貼近度函式和擇近原則�
貼近度是兩個模糊集接近的程度，在atm多工系統中即是兩個任務模組的相似程度即並行度。在任務模組集u的任一子集ui的兩個模組之間定義：
σ(a,b)=∑(via∧vib)/∑(via∨vib)(i=1，2，3，4) (1)
其中a，b分別是兩個任務模組，via與vib是與之對應的各因素值，符號「∧」、「∨」分別表示取小、取大，i=1，2，3，4。
在（1）式定義下：σ(a,b)=1＝》a=b=1
且有：σ(a,b)＝σ(b,a);σ(φ,u)=0
則f（u）上的二元函式σ即為嚴格貼近度函式.
σ:f（u）×f（u）→[0,1](a,b)\→σ(a,b)是a與b的貼近度。
若：σ(a,b)=maxσ(a,u)
則在σ意義下a在u中最貼近b或者說a模組與b模組並行度最大,這就是擇近原則。
3樓：匿名使用者
哥們，不知你學的怎樣，你要學多深！
我學數學建模的，我這裡有電子版的教材。有演算法和程式你要的話把郵箱給我，我發給你！
再有什麼不懂得話我再給你說
關於灰色模型，模糊數學及神經網路
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