F = np.array([1, 0.8, 0.5, 0.4]) G = np.array([0, 0.1, 0.2, 0.4])如何求FG的模糊关系

要求FG的模糊关系，可以使用模糊矩阵来表示。假设F和G的模糊关系矩阵分别为M_F和M_G，则FG的模糊关系矩阵M_FG可以通过M_F和M_G的矩阵乘法计算得出。具体来说，可以按照以下步骤进行计算：

1. 将F和G中的元素两两进行模糊运算，得到一个4x4的模糊矩阵M，其中M(i,j)表示F中第i个元素和G中第j个元素的模糊运算结果。

    M = np.zeros((4, 4))
    for i in range(4):
        for j in range(4):
            M[i, j] = max(min(F[i], G[j]), min(F[j], G[i]))

2. 对M进行归一化，使得每行的元素之和为1。

    row_sum = np.sum(M, axis=1)
    M_FG = M / row_sum[:, None]

最终得到的M_FG即为FG的模糊关系矩阵。

相关问题

import numpy as np p = np.array([[0.6,0.2,0.1,0.1],[0.2,0.5,0.2,0.1],[0.1,0.1,0.5,0.3],[0.5,0.2,0.2,0.1]]) r_1 = np.array([[1,0.6,0.4,0.2],[0.3,1,0.1,0.4],[0.4,0.3,1,0.2],[0.2,0.5,0.4,1]]) r_2 = np.array([[0,0.4,0.6,0.8],[0.7,0,0.9,0.6],[0.6,0.7,0,0.8],[0.8,0.5,0.6,0]]) amount_per_day = {} amount = np.array([500,500,500,500]) amount_per_day[0] = amount amount_per_day[1] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount.transpose())#第一天单独处理 for i in range(2,21): amount_per_day[i] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount_per_day[i - 1].transpose())+\ np.dot(np.multiply(p,r_2).transpose(),amount_per_day[i - 2].transpose()) amount_per_day[i] = np.array(list(map(int, amount_per_day[i][:])) ) #每次循环都取整 print(amount_per_day[20])代码解答

这段代码是一个 Python 实现的概率模型，用于计算在一段时间内某个商品的销售量。其中，矩阵 p 表示该商品在不同时间段内的销售概率；矩阵 r1 和 r2 表示该商品在不同时间段内的回报率；amount_per_day 为一个字典，记录了每天的销售量。具体实现过程如下：

1. 初始化每天的销售量为 500。

amount = np.array([500,500,500,500])
amount_per_day[0] = amount

2. 计算第一天的销售量（单独处理）。

amount_per_day[1] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount.transpose())

3. 循环计算第 2~20 天的销售量。

for i in range(2,21):
    amount_per_day[i] = np.dot(np.multiply(p,r_1).transpose(),amount_per_day[i - 1].transpose())+\
    np.dot(np.multiply(p,r_2).transpose(),amount_per_day[i - 2].transpose())
    amount_per_day[i] = np.array(list(map(int, amount_per_day[i][:])) )

4. 输出第 20 天的销售量。

print(amount_per_day[20])

注意，代码中使用了 numpy 库中的函数，如 np.array, np.dot, np.multiply, transpose 等。这些函数可以帮助我们更方便地进行矩阵计算和转置操作。同时，代码中还使用了字典（dict）来存储每天的销售量，这也是 Python 中常用的数据结构之一。

y_true = np.array([0, 1, 1, 1, 1]) y_score = np.array([0.4, 0.4, 0.55, 0.8, 0.7]) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_score)

这段代码是在使用Python中的sklearn.metrics模块中的roc_curve函数计算二分类模型的ROC曲线。y_true是真实标签，y_score是模型的预测概率值。函数会返回三个值：fpr（假正率）、tpr（真正率）和thresholds（阈值）。使用这三个值可以绘制出ROC曲线，从而评估二分类模型的性能。