FuzzyMSLarge (arcpy.sa)

Резюме

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.

Обсуждение

Инструмент, использующий объект FuzzyMSLarge: Нечеткое множество (Fuzzy Membership).

Есть два уравнения для функции MS Large, в зависимости от значения произведения a * m.

• Если x > a * m:

  u(x) = 1 - (b * s) / (x - (a * m) + (b * s))

  • , где:

    m = среднее

    s = стандартное отклонение

    a = множитель среднего

    b = множитель стандартного отклонения

    Данные a and b множители являются входными параметрами.

• Если x <= a * m:

  u(x) = 0

Функция MSLarge полезна, когда большие входные значения имеют более высокие значения принадлежности.

Входные значения могут быть положительными целочисленными значениями или положительными значениями с плавающей точкой.

Результат может быть похож на функцию нечеткого множества Large, в зависимости от варианта определения множителей среднего и стандартного отклонения.

Синтаксис

FuzzyMSLarge (meanMultiplier, STDMultiplier)

Параметр	Объяснение	Тип данных
meanMultiplier	Множитель для среднего значения входных значений в уравнении функции MSLarge. (Значение по умолчанию — 1)	Double
STDMultiplier	Множитель для стандартного отклонения входных значений в уравнении функции MSLarge. (Значение по умолчанию — 1)	Double

Свойства

Свойство	Объяснение	Тип данных
meanMultiplier (чтение и запись)	Множитель для среднего значения входных значений в уравнении функции принадлежности.	Double
STDMultiplier (чтение и запись)	Множитель для стандартного отклонения входных значений в уравнении функции принадлежности.	Double

Пример кода

Пример FuzzyMSLarge (окно Python)

Иллюстрирует создание класса FuzzyMSLarge и его применение в инструменте FuzzyMembership в окне Python.

import arcpy
from arcpy.sa import *
from arcpy import env
env.workspace = "c:/sapyexamples/data"
outFzyMember = FuzzyMembership("as_std", FuzzyMSLarge(1, 1.8))
outFzyMember.save("c:/sapyexamples/fzymslrg")

Пример FuzzyMSLarge №2 (автономный скрипт)

Выполняет FuzzyMembership с использованием класса FuzzyMSLarge.

# Name: FuzzyMSLarge_Ex_02.py
# Description: Scales input raster data into values ranging from zero to one
#     indicating the strength of a membership in a set. 
# Requirements: Spatial Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

# Set local variables
inRaster = "as_std"

# Create the FuzzyMSLarge algorithm object
meanMultiply = 1.5
stdMultiply = 2.2
myFuzzyAlgorithm = FuzzyMSLarge(meanMultiply, stdMultiply)

# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

# Execute FuzzyMembership
outFuzzyMember = FuzzyMembership(inRaster, myFuzzyAlgorithm)

# Save the output
outFuzzyMember.save("c:/sapyexamples/fzymslrg2")