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R语言 SAFD包 hukuhara()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-29 21:30:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
hukuhara(SAFD)
hukuhara()所属R语言包:SAFD

                                         Hukuhara Difference
                                         Hukuhara差异

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Given two polygonal fuzzy numbers the functions calculates the Hukuhara difference Y-X if it exists. First the input data is tested for having the correct format using the function checking. If the Hukuhara difference exists and pic=1 then the input and the Hukuhara difference is plotted, otherwise no plot is produced.
鉴于两个多边形模糊数的函数计算Hukuhara的区别Y-X,如果它的存在。首先,对输入数据进行测试的具有正确的格式,使用的功能checking。如果Hukuhara存在差异和pic= 1,则绘制的输入和Hukuhara的差异,否则没有图产生。


用法----------Usage----------


hukuhara(X, Y, pic = 1)



参数----------Arguments----------

参数:X
...polygonal fuzzy number (tested by checking)  
折线模糊数(测试checking)


参数:Y
...polygonal fuzzy number (tested by checking)  
折线模糊数(测试checking)


参数:pic
...numeric, if pic=1 then X, Y and Y-X (if existing) is plotted  
...数字,如果pic= 1,则X,Y和Y-X(如果存在)绘制


Details

详细信息----------Details----------

See examples
请参见示例


值----------Value----------

In case the input data is in the correct form and the Hukuhara difference exists, the Hukuhara difference is returned, in case not, NA is returned.
的情况下,输入的数据是正确的形式和在Hukuhara存在差异,Hukuhara差异被返回的情况下,不返回,NA。


注意----------Note----------

In case you find (almost surely existing) bugs or have recommendations for improving the functions comments are welcome to the above mentioned mail addresses.
如果你发现改善的功能(几乎可以肯定存在的)错误,或有建议意见,欢迎上述电子邮件地址。


(作者)----------Author(s)----------



Wolfgang Trutschnig <wolfgang@trutschnig.net>, Asun Lubiano <lubiano@uniovi.es>




参见----------See Also----------

See Also as checking, lrmodel
请参见checking,lrmodel


实例----------Examples----------


#Example 1:[实施例1:]
Y<-data.frame(x=c(0,0,0,1,2,2),alpha=c(0,0.5,1,1,0.5,0))
X<-data.frame(x=c(0,0,0,0,1.5,2),alpha=c(0,0.5,1,1,0.5,0))
Z<-data.frame(x=c(0,0,0,0.75,1.5,1.5),alpha=c(0,0.5,1,1,0.5,0))
h<-hukuhara(X,Y,1)
h
h<-hukuhara(Z,Y,1)
h

#Example 2:[实施例2:]
Y<-data.frame(cbind(x=c(-2,-0.75,-0.25,0.5,1),alpha=c(0.3,0,1,0,0.3)))
X<-data.frame(cbind(x=c(-2,-0.75,-0.25,0.5,1),alpha=c(0,0.6,1,1,0)))
h<-hukuhara(X,Y)
h

#Example 3: in this case the hukuhara diff has to exist by construction[实施例3:在此情况下的hukuhara差异存在建设]
data(XX)
X<-translator(XX[[1]],50)
shift<-seq(-1,1,length=100)
Y<-X
Y$x<-X$x+shift
h<-hukuhara(X,Y,1)

#Example 4: in this case the hukuhara diff has to exist by construction[实施例4:在这种情况下,hukuhara差异存在建设]
data(XX)
X<-translator(XX[[1]],5000)
shift<-seq(-1,1,length=10000)
Y<-X
Y$x<-X$x+shift
H<-hukuhara(X,Y,1)
H

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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