Обзор классов для работы с нечеткими множествами

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Классы для работы с нечеткими множествами используются для задания метода трансформации или перекодировки входных значений в новые на основе указанной функции. Процесс трансформации называется фазификацией и определяет принадлежность к нечеткому множеству для каждого входного значения. Преобразованные значения лежат в диапазоне от 0 до 1, что определяет их вероятность принадлежности заданному классу или множеству; значение 1 обозначает абсолютное вхождение во множество. Каждый класс для работы с нечетким множеством определяет непрерывную функцию, и каждая функция задает различный метод трансформации. Например, одна из функций более подходит для использования в случае, если значения в пределах заданного значения имеют большую вероятность быть во множестве, а другая функция используется, если большие значения имеют большую вероятность принадлежать множеству.

FuzzyGaussian	Задает функцию принадлежности нечеткого множества через гауссово (нормальное) распределение на основании заданной пользователем середины (которой присваивается значение принадлежности 1) с определенным разбросом, приближающимся к нулю.
FuzzyLarge	Задает функцию принадлежности нечеткого множества, в которой большие входные значения имеют значение принадлежности, приближающееся к 1. Функция задается определенной пользователем серединой (которой присваивается значение принадлежности 0,5) с определенным разбросом.
FuzzyLinear	Задает функцию принадлежности нечеткого множества на основе линейного преобразования между указанным пользователем минимальным значением, имеющим значение принадлежности равное 0, и заданное пользователем максимальным значением, с принадлежностью равной 1.
FuzzyMSLarge	Задает нечеткое множество с помощью функции, основанной на среднем значении и стандартном отклонении, причем чем большее значение имеет элемент множества, тем ближе его принадлежность к 1.
FuzzyMSSmall	Задает нечеткое множество с помощью функции, основанной на среднем и стандартном отклонении, причем чем меньшее значение имеет элемент множества, тем ближе его номер к 1.
FuzzyNear	Задает функцию принадлежности нечеткого множества возле определенного значения, заданного пользователем как средняя точка с принадлежностью равной 1, с определенным разбросом, приближающимся к нулю.
FuzzySmall	Определяет функцию нечеткого множества с меньшими входными значениями, принадлежность которых приближается к единице.

Инструменты, использующие объекты для работы с нечеткими множествами

• FuzzyMembership

После преобразования нескольких входных растров можно проанализировать связь между ними с помощью инструмента:

• FuzzyOverlay