什么是模糊理论
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发布时间:2022-11-01 08:15
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时间:2023-10-19 02:22
模糊理论(Fuzzy Theory)是指用到了模糊集合的基本概念或连续隶属度函数的理论。它可分类为模糊数学,模糊系统,不确定性和信息,模糊决策,模糊逻辑与人工智能这五个分支,它们并不是完全独立的,它们之间有紧密的联系。例如,模糊控制就会用到模糊数学和模糊逻辑中的概念。从实际应用的观点来看,模糊理论的应用大部分集中在模糊系统上,尤其集中在模糊控制上。也有一些模糊专家系统应用于医疗诊断和决策支持。由于模糊理论从理论和实践的角度看仍然是新生事物,所以我们期望,随着模糊领域的成熟,将会出现更多可靠的实际应用。
概念是思维的基本形式之一,它反映了客观事物的本质特征。人类在认识过程中,把感觉到的事物的共同特点抽象出来加以概括,这就形成了概念。比如从白雪、白马、白纸等事物中抽象出“白”的。一个概念有它的内涵和外延,内涵是指该概念所反映的事物本质属性的总和,也就是概念的内容。外延是指一个概念所确指的对象的范围。例如“人”这个概念的内涵是指能制造工具,并使用工具进行劳动的动物,外延是指古今中外一切的人。
所谓模糊概念是指这个概念的外延具有不确定性,或者说它的外延是不清晰的,是模糊的。例如“青年”这个概念,它的内涵我们是清楚的,但是它的外延,即什么样的年龄阶段内的人是青年,恐怕就很难说情楚,因为在“年轻”和“不年轻”之间没有一个确定的边界,这就是一个模糊概念。
需要注意的几点:首先,人们在认识模糊性时,是允许有主观性的,也就是说每个人对模糊事物的界限不完全一样,承认一定的主观性是认识模糊性的一个特点。例如,我们让100个人说出“年轻人”的年龄范围,那么我们将得到100个不同的答案。尽管如此,当我们用模糊统计的方法进行分析时,年轻人的年龄界限分布又具有一定的规律性;
其次,模糊性是精确性的对立面,但不能消极地理解模糊性代表的是落后的生产力,恰恰相反,我们在处理客观事物时,经常借助于模糊性。例如,在一个有许多人的房间里,找一位“年老的高个子男人”,这是不难办到的。这里所说的“年老”、“高个子”都是模糊概念,然而我们只要将这些模糊概念经过头脑的分析判断,很快就可以在人群中找到此人。如果我们要求用计算机查询,那么就要把所有人的年龄,身高的具体数据输入计算机,然后我们才可以从人群中找这样的人。
最后,人们对模糊性的认识往往同随机性混淆起来,其实它们之间有着根本的区别。随机性是其本身具有明确的含义,只是由于发生的条件不充分,而使得在条件与事件之间不能出现确定的因果关系,从而事件的出现与否表现出一种不确定性。而事物的模糊性是指我们要处理的事物的概念本身就是模糊的,即一个对象是否符合这个概念难以确定,也就是由于概念外延模糊而带来的不确定性。