如何利用隶属函数求隶属度赋值表，最好举个例子（以三角形和正态形） 求大神解答，三星电脑怎么样
\u5982\u4f55\u5229\u7528\u96b6\u5c5e\u51fd\u6570\u6c42\u96b6\u5c5e\u5ea6\u8d4b\u503c\u8868\uff0c\u6700\u597d\u96b6\u5c5e\u5ea6\u51fd\u6570\u662f\u6a21\u7cca\u63a7\u5236\u7684\u5e94\u7528\u57fa\u7840,\u662f\u5426\u6b63\u786e\u5730\u6784\u9020\u96b6\u5c5e\u5ea6\u51fd\u6570\u662f\u80fd\u5426\u7528\u597d\u6a21\u7cca\u63a7\u5236\u7684\u5173\u952e\u4e4b\u4e00\u3002\u96b6\u5c5e\u5ea6\u51fd\u6570\u7684\u786e\u5b9a\u8fc7\u7a0b,\u672c\u8d28\u4e0a\u8bf4\u5e94\u8be5\u662f\u5ba2\u89c2\u7684,\u4f46\u6bcf\u4e2a\u4eba\u5bf9\u4e8e\u540c\u4e00\u4e2a\u6a21\u7cca\u6982\u5ff5\u7684\u8ba4\u8bc6\u7406\u89e3\u53c8\u6709\u5dee\u5f02,\u56e0\u6b64,\u96b6\u5c5e\u5ea6\u51fd\u6570\u7684\u786e\u5b9a\u53c8\u5e26\u6709\u4e3b\u89c2\u6027\u3002\u96b6\u5c5e\u5ea6\u51fd\u6570\u7684\u786e\u7acb\u76ee\u524d\u8fd8\u6ca1\u6709\u4e00\u5957\u6210\u719f\u6709\u6548\u7684\u65b9\u6cd5,\u5927\u591a\u6570\u7cfb\u7edf\u7684\u786e\u7acb\u65b9\u6cd5\u8fd8\u505c\u7559\u5728\u7ecf\u9a8c\u548c\u5b9e\u9a8c\u7684\u57fa\u7840\u4e0a\u3002\u5bf9\u4e8e\u540c\u4e00\u4e2a\u6a21\u7cca\u6982\u5ff5,\u4e0d\u540c\u7684\u4eba\u4f1a\u5efa\u7acb\u4e0d\u5b8c\u5168\u76f8\u540c\u7684\u96b6\u5c5e\u5ea6\u51fd\u6570,\u5c3d\u7ba1\u5f62\u5f0f\u4e0d\u5b8c\u5168\u76f8\u540c,\u53ea\u8981\u80fd\u53cd\u6620\u540c\u4e00\u6a21\u7cca\u6982\u5ff5,\u5728\u89e3\u51b3\u548c\u5904\u7406\u5b9e\u9645\u6a21\u7cca\u4fe1\u606f\u7684\u95ee\u9898\u4e2d\u4ecd\u7136\u6b8a\u9014\u540c\u5f52\u3002\u4e0b\u9762\u4ecb\u7ecd\u51e0\u79cd\u5e38\u7528\u7684\u65b9\u6cd5\u3002(1)\u6a21\u7cca\u7edf\u8ba1\u6cd5\uff1a\u6a21\u7cca\u7edf\u8ba1\u6cd5\u7684\u57fa\u672c\u601d\u60f3\u662f\u5bf9\u8bba\u57dfU\u4e0a\u7684\u4e00\u4e2a\u786e\u5b9a\u5143\u7d20vo\u662f\u5426\u5c5e\u4e8e\u8bba\u57df\u4e0a\u7684\u4e00\u4e2a\u53ef\u53d8\u52a8\u7684\u6e05\u6670\u96c6\u5408A3\u4f5c\u51fa\u6e05\u6670\u7684\u5224\u65ad\u3002\u5bf9\u4e8e\u4e0d\u540c\u7684\u8bd5\u9a8c\u8005,\u6e05\u6670\u96c6\u5408 A3\u53ef\u4ee5\u6709\u4e0d\u540c\u7684\u8fb9\u754c,\u4f46\u5b83\u4eec\u90fd\u5bf9\u5e94\u4e8e\u540c\u4e00\u4e2a\u6a21\u7cca\u96c6A\u3002\u6a21\u7cca\u7edf\u8ba1\u6cd5\u7684\u8ba1\u7b97\u6b65\u9aa4\u662f:\u5728\u6bcf\u6b21\u7edf\u8ba1\u4e2d, vo\u662f\u56fa\u5b9a\u7684,A3\u7684\u503c\u662f\u53ef\u53d8\u7684,\u4f5c n\u6b21\u8bd5\u9a8c,\u5176\u6a21\u7cca\u7edf\u8ba1\u53ef\u6309\u4e0b\u5f0f\u8fdb\u884c\u8ba1\u7b97v0\u5bf9 A \u7684\u96b6\u5c5e\u9891\u7387 = v0\u2208A \u7684\u6b21\u6570 / \u8bd5\u9a8c\u603b\u6b21\u6570 n\u968f\u7740 n\u7684\u589e\u5927,\u96b6\u5c5e\u9891\u7387\u4e5f\u4f1a\u8d8b\u5411\u7a33\u5b9a,\u8fd9\u4e2a\u7a33\u5b9a\u503c\u5c31\u662f vo\u5bf9A \u7684\u96b6\u5c5e\u5ea6\u503c\u3002\u8fd9\u79cd\u65b9\u6cd5\u8f83\u76f4\u89c2\u5730\u53cd\u6620\u4e86\u6a21\u7cca\u6982\u5ff5\u4e2d\u7684\u96b6\u5c5e\u7a0b\u5ea6,\u4f46\u5176\u8ba1\u7b97\u91cf\u76f8\u5f53\u5927\u3002(2)\u4f8b\u8bc1\u6cd5\uff1a\u4f8b\u8bc1\u6cd5\u7684\u4e3b\u8981\u601d\u60f3\u662f\u4ece\u5df2\u77e5\u6709\u9650\u4e2a\u03bcA\u7684\u503c,\u6765\u4f30\u8ba1\u8bba\u57df U \u4e0a\u7684\u6a21\u7cca\u5b50\u96c6 A \u7684\u96b6\u5c5e\u51fd\u6570\u3002\u5982\u8bba\u57df U\u4ee3\u8868\u5168\u4f53\u4eba\u7c7b,A \u662f\u201c\u9ad8\u4e2a\u5b50\u7684\u4eba\u201d\u3002\u663e\u7136 A \u662f\u4e00\u4e2a\u6a21\u7cca\u5b50\u96c6\u3002\u4e3a\u4e86\u786e\u5b9a\u03bcA,\u5148\u786e\u5b9a\u4e00\u4e2a\u9ad8\u5ea6\u503c h,\u7136\u540e\u9009\u5b9a\u51e0\u4e2a\u8bed\u8a00\u771f\u503c(\u5373\u4e00\u53e5\u8bdd\u7684\u771f\u5b9e\u7a0b\u5ea6)\u4e2d\u7684\u4e00\u4e2a\u6765\u56de\u7b54\u67d0\u4eba\u662f\u5426\u7b97\u201c\u9ad8\u4e2a\u5b50\u201d\u3002\u5982\u8bed\u8a00\u771f\u503c\u53ef\u5206\u4e3a\u201c\u771f\u7684\u201d\u3001\u201c\u5927\u81f4\u771f\u7684\u201d\u3001\u201c\u4f3c\u771f\u4f3c\u5047\u201d\u3001\u201c\u5927\u81f4\u5047\u7684\u201d\u548c\u201c\u5047\u7684\u201d\u4e94\u79cd\u60c5\u51b5,\u5e76\u4e14\u5206\u522b\u7528\u6570\u5b571\u30010.75\u30010.5\u30010.25\u30010\u6765\u8868\u793a\u8fd9\u4e9b\u8bed\u8a00\u771f\u503c\u3002\u5bf9 n\u4e2a\u4e0d\u540c\u9ad8\u5ea6h1\u3001h2\u3001\u2026\u3001hn\u90fd\u4f5c\u540c\u6837\u7684\u8be2\u95ee,\u5373\u53ef\u4ee5\u5f97\u5230 A \u7684\u96b6\u5c5e\u5ea6\u51fd\u6570\u7684\u79bb\u6563\u8868\u793a\u3002(3)\u4e13\u5bb6\u7ecf\u9a8c\u6cd5\uff1a\u4e13\u5bb6\u7ecf\u9a8c\u6cd5\u662f\u6839\u636e\u4e13\u5bb6\u7684\u5b9e\u9645\u7ecf\u9a8c\u7ed9\u51fa\u6a21\u7cca\u4fe1\u606f\u7684\u5904\u7406\u7b97\u5f0f\u6216\u76f8\u5e94\u6743\u7cfb\u6570\u503c\u6765\u786e\u5b9a\u96b6\u5c5e\u51fd\u6570\u7684\u4e00\u79cd\u65b9\u6cd5\u3002\u5728\u8bb8\u591a\u60c5\u51b5\u4e0b,\u7ecf\u5e38\u662f\u521d\u6b65\u786e\u5b9a\u7c97\u7565\u7684\u96b6\u5c5e\u51fd\u6570,\u7136\u540e\u518d\u901a\u8fc7\u201c\u5b66\u4e60\u201d\u548c\u5b9e\u8df5\u68c0\u9a8c\u9010\u6b65\u4fee\u6539\u548c\u5b8c\u5584,\u800c\u5b9e\u9645\u6548\u679c\u6b63\u662f\u68c0\u9a8c\u548c\u8c03\u6574\u96b6\u5c5e\u51fd\u6570\u7684\u4f9d\u636e\u3002(4)\u4e8c\u5143\u5bf9\u6bd4\u6392\u5e8f\u6cd5\uff1a\u4e8c\u5143\u5bf9\u6bd4\u6392\u5e8f\u6cd5\u662f\u4e00\u79cd\u8f83\u5b9e\u7528\u7684\u786e\u5b9a\u96b6\u5c5e\u5ea6\u51fd\u6570\u7684\u65b9\u6cd5\u3002\u5b83\u901a\u8fc7\u5bf9\u591a\u4e2a\u4e8b\u7269\u4e4b\u95f4\u7684\u4e24\u4e24\u5bf9\u6bd4\u6765\u786e\u5b9a\u67d0\u79cd\u7279\u5f81\u4e0b\u7684\u987a\u5e8f,\u7531\u6b64\u6765\u51b3\u5b9a\u8fd9\u4e9b\u4e8b\u7269\u5bf9\u8be5\u7279\u5f81\u7684\u96b6\u5c5e\u51fd\u6570\u7684\u5927\u4f53\u5f62\u72b6\u3002\u4e8c\u5143\u5bf9\u6bd4\u6392\u5e8f\u6cd5\u6839\u636e\u5bf9\u6bd4\u6d4b\u5ea6\u4e0d\u540c,\u53ef\u5206\u4e3a\u76f8\u5bf9\u6bd4\u8f83\u6cd5\u3001\u5bf9\u6bd4\u5e73\u5747\u6cd5\u3001\u4f18\u5148\u5173\u7cfb\u5b9a\u5e8f\u6cd5\u548c\u76f8\u4f3c\u4f18\u5148\u5bf9\u6bd4\u6cd5\u7b49\u3002
\u6211\u56de\u7b54\u60a8\u95ee\u9898\u7684\u7b14\u8bb0\u672c\u7535\u8111\u662f\u4e09\u661f\u7684\uff0c\u7528\u4e86\u6574\u657412\u5e74\uff0c\u5c31\u662f\u6563\u70ed\u98ce\u6247\u54cd\u4e0a\u4e86\u6cb9\uff0c\u5982\u679c\u652f\u6301\u4e0d\u4f4f\u6362\u4e00\u4e2a\u4e8c\u624b\u98ce\u6247\u6216\u5728\u6b21\u4e0a\u6cb9\uff0c\u5176\u5b83\u6ca1\u6709\u4efb\u548c\u95ee\u9898\uff0c\u8fd9\u662f\u6211\u6ca1\u6709\u60f3\u5230\u7684\uff0c\u8d28\u91cf\u5f88\u786c\u3002\u6700\u8ba9\u6211\u611f\u5230\u4e0d\u9519\u7684\u662f\u663e\u793a\u5668\u7684\u5206\u8fa8\u7387\u4e5f\u662f\u666e\u901a\u7684\uff0c\u4f46\u662f\u548c\u6211\u540e\u6765\u4e70\u4e863\u5e74\u7684\u534e\u7855\u7b14\u8bb0\u672c\u7684\u663e\u793a\u5668\u6bd4\uff0c\u8981\u8272\u5f69\u4eae\u4e3d\u7684\u591a\uff0c\u534e\u7855\u7b14\u8bb0\u672c\u6bd4\u4e09\u661f\u7684\u663e\u793a\u5668\u8272\u5f69\u5c31\u6697\u6de1\u7684\u591a\uff0c\u600e\u4e48\u8c03\u4e5f\u8c03\u4e0d\u597d\uff0c\u6240\u4ee5\u5728\u4e0d\u79fb\u52a8\u7684\u72b6\u6001\u4e0b\uff0c\u8fd8\u613f\u610f\u7528\u4e09\u661f\u7535\u8111\uff0c\u5f53\u53f0\u5f0f\u673a\u7528\u4e86\uff0c\u56de\u7b54\u95ee\u9898\u7528\uff08\u5f53\u65f6\u6ca1\u6709\u65e0\u7ebf\u7f51\u5361\uff09\u3002
这不是查表吧，你说的应该是模糊控制的隶属度函数吧(1)模糊统计法： 模糊统计法的基本思想是对论域U上的一个确定元素vo是否属于论域上的一个可变动的清晰集合A3作出清晰的判断。对于不同的试验者,清晰集合 A3可以有不同的边界,但它们都对应于同一个模糊集A。模糊统计法的计算步骤是:在每次统计中, vo是固定的,A3的值是可变的,作 n次试验,其模糊统计可按下式进行计算 v0对 A 的隶属频率 = v0∈A 的次数 / 试验总次数 n 随着 n的增大,隶属频率也会趋向稳定,这个稳定值就是 vo对A 的隶属度值。这种方法较直观地反映了模糊概念中的隶属程度,但其计算量相当大。 (2)例证法： 例证法的主要思想是从已知有限个μA的值,来估计论域 U 上的模糊子集 A 的隶属函数。如论域 U代表全体人类,A 是“高个子的人”。显然 A 是一个模糊子集。为了确定μA,先确定一个高度值 h,然后选定几个语言真值(即一句话的真实程度)中的一个来回答某人是否算“高个子”。如语言真值可分为“真的”、“大致真的”、“似真似假”、“大致假的”和“假的”五种情况,并且分别用数字1、0.75、0.5、0.25、0来表示这些语言真值。对 n个不同高度h1、h2、…、hn都作同样的询问,即可以得到 A 的隶属度函数的离散表示。 (3)专家经验法： 专家经验法是根据专家的实际经验给出模糊信息的处理算式或相应权系数值来确定隶属函数的一种方法。在许多情况下,经常是初步确定粗略的隶属函数,然后再通过“学习”和实践检验逐步修改和完善,而实际效果正是检验和调整隶属函数的依据。 (4)二元对比排序法： 二元对比排序法是一种较实用的确定隶属度函数的方法。它通过对多个事物之间的两两对比来确定某种特征下的顺序,由此来决定这些事物对该特征的隶属函数的大体形状。二元对比排序法根据对比测度不同,可分为相对比较法、对比平均法、优先关系定序法和相似优先对比法等。
编辑本段举例
【例一】 A(x )=表示模糊集“年老”的隶属函数，A表示模糊集“年老”，当年龄x≤50时A（x）=0表明x不属于模糊集A（即“年老”），当x ≥100时，A（x）=1表明x 完全属于A，当50くx〈100时，0〈A（x）〈1，且x越接近100，A（x）越接近1，x属于A的程度就越高。这样的表达方法显然比简单地说：“100岁以上的人是年老的，100岁以下的人就不年老。”更为合理。 【例二】 按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。 1.设因素集U：U={u1，u2，……u9} 综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。 2.设评价集V={v1，v2……v4} 。简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。 3.我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵 4.根据专家意见，我们确定权重集A为： 5.按照M(,，+)模型 所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况
我目前也在研究这个，你仔细看看公式，好像根据公式可以得出模糊向量，或者通过matlab里面fuzzy可以得出，希望能有用，因为我也不怎么懂呢
绛旓細棣栧厛纭涓嬩綘涓ゅ垪鏁版嵁鏍煎紡涓鏍蜂笉涓鏍凤紝淇敼鎴愭牸寮忎竴鏍风殑锛屼竴鑸垜鏄敤鍑芥暟=substitute锛圓1,"","")锛屼袱杈规牸寮忕粺涓鍚庯紱鎺ョ潃浣犲彲浠ョ敤=杩欐牱鍦–鍒楀氨鏈変簡浣犻渶瑕佺殑A鍒楁暟鎹傚綋鐒朵綘涔熷彲浠ュ湪A鍒楀悗鎻掑叆涓鍒楋紝鐒跺悗浠鍒椾负鍩哄噯璋冪敤B鍒楁暟鎹=VLOOKUP锛圓2,C2:C300,1,0)锛
绛旓細鐢ㄤ簬瀹氶噺鐨勭‘瀹闅跺睘搴
绛旓細妯＄硦鎺у埗涓湁涓涓 闅跺睘搴﹀嚱鏁 鐨勬蹇点傛寜杩欎釜鏂囦欢鍛藉悕鍝︼紒 membership_function.py 绉戝 鐨 闅跺睘搴﹀嚱鏁扮‘瀹氭柟娉 鍥犱负杩樻湁鏈熸湯鑰冭瘯锛屾墍浠ユ垜鍋氫簡涓猟emo 鈥斺斿叧浜庡勾鑰侊紝骞磋交锛屼笉澶т笉灏忕殑璁捐璇存槑 闅跺睘搴﹀嚱鏁版槸妯＄硦鎺у埗鐨勫簲鐢ㄥ熀纭,姝ｇ‘鏋勯犻毝灞炲害鍑芥暟鏄兘鍚︾敤濂芥ā绯婃帶鍒剁殑鍏抽敭涔嬩竴銆傞毝灞炲害鍑芥暟鐨勭‘瀹氳繃...
绛旓細渭A锛圶锛夌殑澶у皬鍙嶆槧X瀵逛簬妯＄硦闆嗗悎A鐨勯毝灞炵▼搴︼紝渭A锛圶锛夌殑鍊兼帴杩1锛岃〃绀篨闅跺睘浜嶢鐨勭▼搴﹀緢楂橈紱渭A锛圶锛夌殑鍊兼帴杩0锛岃〃绀篨闅跺睘浜嶢鐨勭▼搴﹀緢浣庛傚氨闅跺睘搴銆闅跺睘鍑芥暟鏉ヨ锛岀敤1鍜0鏉ヨ鏄庡厓绱犲闆嗗悎鈥滃睘浜庘濆拰鈥滀笉灞炰簬鈥濈殑闅跺睘鍏崇郴锛岃繖鏄槑鏅扮殑涓闈紱鍚屾椂鍙堢敤浠嬩簬1鍜0涔嬮棿鐨勫疄鏁板兼潵鍒诲垝鍏冪礌瀵归泦鍚...
绛旓細浜屽厓瀵规瘮鎺掑簭娉曟槸涓绉嶈緝瀹炵敤鐨勭‘瀹闅跺睘搴﹀嚱鏁鐨勬柟娉.瀹冮氳繃瀵瑰涓簨鐗╀箣闂寸殑涓や袱瀵规瘮鏉ョ‘瀹氭煇绉嶇壒寰佷笅鐨勯『搴,鐢辨鏉ュ喅瀹氳繖浜涗簨鐗╁璇ョ壒寰佺殑闅跺睘鍑芥暟鐨勫ぇ浣撳舰鐘.浜屽厓瀵规瘮鎺掑簭娉曟牴鎹姣旀祴搴︿笉鍚,鍙垎涓虹浉瀵规瘮杈冩硶銆佸姣斿钩鍧囨硶銆佷紭鍏堝叧绯诲畾搴忔硶鍜岀浉浼间紭鍏堝姣旀硶绛.
绛旓細妯＄硦缁煎悎璇勪环锛屾槸涓绉嶅鐞嗘ā绯婃蹇甸噺鍖栬瘎浼扮殑鍒╁櫒锛屽鈥滃勾杞烩濊繖鏍风殑涓昏鐗规с傚叾鏍稿績鍦ㄤ簬閲忓寲鎸囨爣鐨勫姞鏉璧嬪锛屽皢鎶借薄姒傚康杞寲涓烘暟鍊艰〃杈俱傛ā绯婃暟瀛︾殑鍩虹煶鍦ㄤ簬瀵规ā绯婇泦鍚堢殑鐞嗚В锛岃岄潪浼犵粺鐨勭‘瀹氭ч泦鍚堛傞氳繃闅跺睘搴鍜闅跺睘鍑芥暟鎻忕粯鍏冪礌涓庨泦鍚堢殑鍏崇郴锛屼緥濡傚湪鈥滃勾杞烩濇ā绯婇泦鍚堜腑锛20宀佷互涓嬬殑涓綋闅跺睘搴︿负1锛岃30...
绛旓細杩欑瘒璁烘枃鎶婂厓绱犲闆嗙殑闅跺睘搴浠庡師鏉ョ殑闈0鍗1鎺ㄥ箍鍒板彲浠ュ彇鍖洪棿銆0锛1銆戠殑浠讳綍鍊硷紝杩欐牱鐢ㄩ毝灞炲害瀹氶噺鍦版弿杩拌鍩熶腑鍏冪礌绗﹀悎璁哄煙姒傚康鐨勭▼搴︼紝灏卞疄鐜颁簡瀵规櫘閫氶泦鍚堢殑鎵╁睍锛屼粠鑰屽彲浠ョ敤闅跺睘鍑芥暟琛ㄧず妯＄硦闆嗐傛ā绯婇泦鐞嗚鏋勬垚浜嗘ā绯婅绠楃郴缁熺殑鍩虹锛屼汉浠湪姝ゅ熀纭涓婃妸浜哄伐鏅鸿兘涓叧浜庣煡璇嗚〃绀哄拰鎺ㄧ悊鐨勬柟娉曞紩鍏ヨ繘鏉ワ紝鎴栬...
绛旓細杩欎釜灏辨槸鍒濆鍖栧垝鍒嗙煩闃碉紝闅忔満浜х敓涓涓闅跺睘搴鐭╅樀锛屼唬鐮佸涓嬶細U = rand(cluster_n, data_n);col_sum = sum(U);U = U./col_sum(ones(cluster_n, 1), :);涓婇潰灏辨槸瀹冨垵濮嬪寲鐨勪竴涓毝灞炲害鐭╅樀锛宑luster_n琛岋紝data_n鍒椼傚嵆涓鍒椾腑浠庝笂鍒颁笅琛ㄧず姣忎釜鏍锋湰闅跺睘涓庢瘡涓绫荤殑闅跺睘搴︺傜劧鍚庡湪绠楁硶涓笉...
绛旓細浣跨敤plotmf鍑芥暟鍙互鐢诲嚭闅跺睘搴﹀浘鍍忋傞鍏堜綘闇瑕佸缓绔嬩竴涓ā绯婇昏緫(fis)妯″瀷锛屾妸input鎴栬卭utput鍙橀噺鐨闅跺睘搴﹀嚱鏁璁惧畾鎴愰珮鏂瀷锛岀劧鍚巔lotmf涓涓嬪氨鍙互浜嗐
绛旓細鏈哄櫒瀛︿範鑾峰緱妯＄硦闅忔満鍙傛暟鏈夌壒寰佸嚱鏁颁笌闅跺睘鍑芥暟銆傜壒寰佸嚱鏁版槸閽堝缁忓吀闆嗗悎鑰岃█鐨勶紝鏄负浜嗘弿杩扮粡鍏搁泦鍚堜腑鍏冪礌瀵归泦鍚堢殑鍏崇郴锛屽叾瀹炰篃鍙互鎶婄壒寰佸嚱鏁扮湅鍋氭槸闅跺睘鍑芥暟鍦ㄧ粡鍏搁泦鍚堜腑鐨勮〃绀恒傞毝灞炲嚱鏁帮紝鏄敤浜庤〃寰佹ā绯婇泦鍚堢殑鏁板宸ュ叿銆傞毝灞炲嚱鏁板搴旂殑姣忎竴涓闅跺睘搴鎻忚堪鏌愪竴鍏冪礌u瀵筓涓婄殑涓涓ā绯婇泦鍚堢殑闅跺睘鍏崇郴锛岀敱浜庤繖绉...
