用VB编写的基于模糊数学原理的模糊识别程序

				共有5个标准模型：
				  (1)：29.05  3.45  5.76  18.5  103.35  2.75  20  5.85  
				  (2)：28.313  4.887  4.816  12.933  162.34  2.833  20.093  5.947  
				  (3)：29.9  5.14  5.398  15.2  134.44  2.72  17.78  1.64  
				  (4)：28.25  3  4.885  18  124.6  2.55  16.5  7.75  
				  (5)：28.5  2.9  5.38  15  148.85  3.35  23.1  5.35  
				共有3个待定样本需要识别：
				  (1)：29.1  3.5  5.71  17  120.5  2.5  22.2  5.3  
				  (2)：28.6  3.1  5.42  16  150.3  3.5  23.4  5.4  
				  (3)：29.8  4.8  5.36  19  96.9  2.8  19.5  1.8  
				----------算术平均最小贴近度----------
				          待定样本1
				与标准模型1的贴近度：.898
				与标准模型2的贴近度：.706
				与标准模型3的贴近度：.709
				与标准模型4的贴近度：.722
				与标准模型5的贴近度：.82
				与标准模型1有最大贴近度：.898
				********************************************
				          待定样本2
				与标准模型1的贴近度：.776
				与标准模型2的贴近度：.745
				与标准模型3的贴近度：.664
				与标准模型4的贴近度：.673
				与标准模型5的贴近度：.962
				与标准模型5有最大贴近度：.962
				********************************************
				          待定样本3
				与标准模型1的贴近度：.814
				与标准模型2的贴近度：.685
				与标准模型3的贴近度：.855
				与标准模型4的贴近度：.602
				与标准模型5的贴近度：.64
				与标准模型3有最大贴近度：.855
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