发布时间 : 星期三 文章蠓虫分类之Apf与Af更新完毕开始阅读c0671912cc7931b765ce1524
将蠓虫的翅长大小：1.24、1.28、1. 40分别代入上述隶属函数，计算
uA(x1),uB(x1)，如下：
~~uA(1.24)?0，uA(1.28)?0.875，uA(1.40)?0
~~~uB(1.24)?0.5，uB(1.28)?0，uB(1.40)?0.9
~~~根据最大隶属度原则及以上结果，可推断出触长为1.24、翅长为1.80的蠓虫不属于Apf类蠓虫；而触长为1.28、翅长为1.84的蠓虫属于Apf类蠓虫；触长为1.40、翅长为2.04的蠓虫属于Af类蠓虫。
模型三
如果Af是宝贵的传粉益虫，而Apf是某疾病的载体，那么在这一新的条件下，新的特征不会影响根据触长和翅长来区分蠓虫是属于Apf或Af的结果，但这一新特征会影响消除蠓虫的实验方法。Apf实害虫，若他的危害及大，为了不让他漏网，宁可把Af 误判为Apf，同理，若Af为传粉益虫，且它是一种珍稀物种，则需要重点保护，宁可把Apf误判为Af来加以保护。对于非致命疾病，而传粉又极为重要的情况下，需对模型加以改进，以避免把Af蠓虫判别为Apf蠓虫。
六、模型的评价与推广
模型的优点
在判断蠓虫类别时，分两步完成，先根据分区大概估计，再编写隶属函数，代入数据计算，最后，根据最大隶属度原则，得出的分类结果较准确，具有现实意义。
模型的缺点
1、问题一中，对蠓虫进行分类时，没有通过相应的模型来处理，仅凭主观臆断，划出分类线，将蠓虫分为两类，太过粗范，不够准确。
2、在分析问题时，有意忽略了翅长对蠓虫种类的影响，使原本不多的样本数据更少，使得相对误差更大。
模型的改进
1、针对问题一
根据已知数据，建立回归模型对蠓虫进行较合理的分类。 2、针对问题二
建立模糊集合，计算判别样本对两类总体的贴近度，根据贴近度判别分析（贴近度越小，越接近该样本类别）
附录一：
x11=[1.14 1.18 1.20 1.26 1.28 1.30]; x21=[1.78 1.96 1.86 2.00 2.00 1.96];
x12=[1.24 1.36 1.38 1.38 1.38 1.40 1.48 1.54 1.56]; x22=[1.72 1.74 1.64 1.82 1.90 1.70 1.82 1.82 2.08]; plot(x11,x21,'*') hold on
plot(x12,x22,'rs')