MATLAB实现的模糊模式识别系统：多种贴近度算法分析工具

资 源 简 介

本项目运用MATLAB开发，集成了最小最大贴近度、最小平均贴近度和海明贴近度等四种算法，实现对样本与标准模式的相似性计算。用户可输入自定义数据，快速进行模糊模式识别与结果分析。

详 情 说 明

基于多种贴近度方法的模糊模式识别系统

项目介绍

本项目是一个基于模糊集合理论的综合模式识别工具，能够通过四种不同的贴近度算法精确计算待识别样本与多个标准模式之间的相似程度。系统旨在为模糊环境下的模式分类问题提供一种有效的解决方案，适用于特征具有模糊性的各类识别场景。

功能特性

• 多算法贴近度计算：集成最小最大贴近度、最小平均贴近度、海明贴近度和欧几里德贴近度四种经典算法
• 灵活输入支持：支持标准模式矩阵、待识别样本向量及可选的权重参数输入
• 智能模式识别：自动根据贴近度值确定最佳匹配模式并生成相似度排序
• 结果可视化：提供四种算法计算结果的柱状图对比展示，直观呈现匹配差异
• 加权计算功能：支持特征权重设置，实现加权贴近度计算

使用方法

1. 准备输入数据：

- 标准模式集合：n×m矩阵（n个模式，m维特征） - 待识别样本：1×m向量（特征维度需一致） - 可选权重：1×m向量（用于特征加权）

1. 运行识别系统：执行主程序文件，系统将自动计算并输出识别结果

1. 查看输出结果：

- 贴近度矩阵（4×n）：四种方法对各模式的贴近度值 - 最佳匹配模式：每种方法识别出的最相似模式编号 - 相似度排序：各模式下匹配度的降序排列 - 可视化图表：四种算法结果的对比柱状图

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 需要MATLAB基础环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能，包括数据输入处理、四种贴近度算法的完整实现、模式匹配决策逻辑、结果排序分析以及可视化图表生成。该文件通过协调各功能模块完成从数据输入到结果输出的全过程处理，是项目的主要执行入口和功能承载主体。