模糊数学和其应用2
模糊数学方法及其应用第二版课程设计 (2)

模糊数学方法及其应用第二版课程设计1. 课程简介本课程是模糊数学基础课程,介绍了模糊数学的基础理论、方法和应用。
主要内容包括模糊集合理论、模糊数学运算、模糊关系、模糊逻辑、模糊控制等。
本课程旨在培养学生运用模糊数学的方法和技巧解决实际问题的能力。
2. 教学目标本课程旨在帮助学生掌握模糊数学的基础理论、方法和应用,具体目标包括:1.熟练掌握模糊集合的概念和运算方法;2.熟练掌握模糊关系和模糊逻辑的概念和运算方法;3.能够应用模糊数学的方法解决实际问题;4.能够设计模糊控制系统,实现对实际工程的控制。
3. 教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个方面:3.1 模糊集合1.模糊集合的基础概念2.模糊集合的运算3.模糊关系和模糊逻辑4.模糊数学的应用3.2 模糊系统1.模糊控制的基本原理2.模糊控制方法3.模糊控制系统的设计4.模糊控制系统的实现3.3 实践应用1.模糊数学在数据处理中的应用2.模糊数学在工程控制中的应用3.模糊数学在经济管理中的应用4. 教学方法本课程采用讲授与案例分析相结合的教学方法,讲解模糊数学的基础概念和理论,同时通过实际案例的讲解,帮助学生理解模糊数学的应用。
在教学中,还将充分运用信息技术手段,利用课件、多媒体、仿真软件等工具辅助教学。
5. 考核方式本课程的考核方式包括作业、测试和课程设计三个方面。
5.1 作业每周布置一次小作业,包括理论题和实践题。
5.2 测试开学前,进行一次课前测验,了解学生的基础水平。
每学期结束前,进行一次期末考试,考查学生对课程内容的掌握情况。
5.3 课程设计每位学生需要完成一个模糊控制系统的课程设计,并进行报告演示。
6. 教学资源本课程主要教材为《模糊数学方法及其应用》第二版,同时还会提供相关文献和案例。
7. 教学时长本课程总共学时36学时,为期一个学期。
8. 适应对象本课程适合具有数学基础、掌握概率论与数理统计等相关知识的本科生和研究生,以及从事相关领域研究和应用的工程师和科研人员。
模糊数学的原理及其应用

模糊数学的原理及其应用1. 模糊数学的概述•模糊数学是一种数学理论和方法,用于描述和处理模糊和不确定性的问题。
•模糊数学可以更好地解决现实世界中存在的模糊性问题。
2. 模糊数学的基本概念•模糊集合:具有模糊性的集合,其元素的隶属度可以是一个区间或曲线。
•模糊关系:描述元素之间模糊的关联,可以用矩阵、图形或规则表示。
•模糊逻辑:基于模糊集合和模糊关系的逻辑运算,用于推理和决策。
3. 模糊数学的原理•模糊集合理论:模糊集合的定义、运算和性质。
•模糊关系理论:模糊关系的表示、合成和推理。
•模糊逻辑理论:模糊逻辑运算的定义、规则和推理机制。
4. 模糊数学的应用领域•控制理论:在模糊环境下设计控制系统,提高系统的鲁棒性和自适应能力。
•人工智能:利用模糊推理和模糊决策技术,实现模糊推理机和模糊专家系统。
•决策分析:在不确定和模糊环境下进行决策,提供可靠的决策支持。
•模式识别:用模糊集合和模糊关系描述和识别模糊模式。
•数据挖掘:利用模糊数学方法在大数据中发现模糊规律和模糊模式。
•经济学:模糊数学在经济学中的应用,如模糊经济学和模糊决策理论。
•工程优化:在多目标优化和约束优化中应用模糊数学方法。
•生物学:模糊生物学在生物信息学和细胞生物学中的应用。
5. 模糊数学的优势和局限5.1 优势•能够处理和描述模糊和不确定的问题,适用于现实世界的复杂问题。
•可以通过合适的模型和规则进行推理和决策,提供可靠的解决方案。
•可以用简单的数学方法解决复杂的问题,不需要严格的数学证明。
5.2 局限•模糊数学方法在某些问题上可能无法提供明确的结果。
•模糊数学需要根据实际情况选择合适的模型和参数,需要一定的经验和专业知识。
•模糊数学方法的计算复杂性较高,在大规模问题上可能不适用。
6. 总结•模糊数学是一种处理模糊和不确定问题的数学理论和方法。
•模糊数学包括模糊集合理论、模糊关系理论和模糊逻辑理论。
•模糊数学在控制理论、人工智能、决策分析等领域应用广泛。
模糊数学原理及应用

模糊数学原理及应用
模糊数学是一门研究模糊集合、模糊逻辑等概念和方法的数学分支学科,它是20世纪60年代兴起的一门新兴学科,其理论和方法在实际问题中有着广泛的应用。
本文将就模糊数学的原理及其在实际中的应用进行介绍和分析。
首先,我们来看一下模糊数学的基本原理。
模糊数学的核心概念是模糊集合和
模糊逻辑。
模糊集合是指其隶属度不是二值的集合,而是在0到1之间连续变化的集合。
模糊逻辑是一种对不确定性进行推理的逻辑系统,它允许命题的真假值在0
和1之间连续变化。
这些基本概念为模糊数学的发展奠定了基础。
其次,我们来探讨模糊数学在实际中的应用。
模糊数学在控制系统、人工智能、模式识别、决策分析等领域有着广泛的应用。
在控制系统中,模糊控制可以有效地处理非线性和不确定性系统,提高控制系统的性能。
在人工智能领域,模糊推理可以用来处理模糊信息,提高智能系统的推理能力。
在模式识别中,模糊集合可以用来描述模糊的特征,提高模式识别的准确性。
在决策分析中,模糊数学可以用来处理不确定性信息,提高决策的科学性和准确性。
总之,模糊数学作为一种新兴的数学分支学科,其原理和方法在实际中有着广
泛的应用前景。
我们应该深入学习和研究模糊数学,不断拓展其理论和方法,促进其在实际中的应用,为推动科学技术的发展做出更大的贡献。
希望本文的介绍能够对大家对模糊数学有所了解,并对其在实际中的应用有所启发。
模糊数学原理及其应用

模糊数学原理及其应用目录模糊数学原理及其应用目录摘要1.模糊集的定义2.回归方程3.隶属函数的确定方法3.1 隶属函数3.2 隶属度3.3 最大隶属原则4.模糊关系与模糊矩阵5.应用案例——模糊关系方程在土壤侵蚀预报中的应用5.1 研究的目的5.2 国外研究情况5.2.15.2.25.3 国内研究情况5.3.15.3.25.4 研究的意义6,小结与展望参考文献摘要:文章给出了模糊集的定义,对回归方程式做了一定的介绍并且介绍了隶属函数,隶属度,隶属度原则,以及模糊关系与模糊矩阵的联系与区别。
本文给出了一个案例,是一个关于模糊关系方程在土壤侵蚀预报中的应用,本文提出针对影响侵蚀的各个因素进行比较,找出影响最大的一项因子进行分析应用。
关键字模糊数学回归方程隶属函数模糊关系与模糊矩阵1. 模糊集1) .模糊集的定义模糊集的基本思想是把经典集合中的绝对隶属函数关系灵活化,用特征函数的语言来讲就是:元素对“集合”的隶属度不再是局限于0或1,而是可以取从0到1的任一数值。
定义一如果X是对象x的集合,贝U X的模糊集合A:A={ ( X, A (x)) I X x}-A (x)称为模糊集合A的隶属函数(简写为MF X称为论域或域。
定义二设给定论域U,U在闭区间[0,1]的任一映射J A: U > [0,1]A (x) ,x U可确定U的一个模糊子集A。
模糊子集也简称为模糊集。
J A ( x)称为模糊集合A是隶属函数(简写为MF。
2).模糊集的特征一元素是否属于某集合,不能简单的用“是”或“否”来回答,这里有一个渐变的过程。
[1]3).模糊集的论域1>离散形式(有序或无序):举例:X={上海,北京,天津,西安}为城市的集合,模糊集合C=“对城市的爱好”可以表示为:C={(上海,0.8)(北京,0.9)(天津,0.7)(西安,0.6)}又: X={0,1,2,3,4,5,6}为一个家庭可拥有自行车数目的集合,模糊集合C= “合适的可拥有的自行车数目的集合”C={(0,0.1),(1,0.3),(2,0.7),(3,1.0),(4,0.7),(5,0.3),(6,0.1)}2>连续形式令x=R为人类年龄的集合,模糊集合A= “年龄在50岁左右”则表示为:A={x,」A(X),x X }式中」A(x)2. 回归方程1>回归方程回归方程是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。
模糊数学原理及应用

模糊数学原理及应用
模糊数学,也被称为模糊逻辑或模糊理论,是一种基于模糊概念和模糊集合的数学分析方法,用于处理不精确或不确定性的问题。
模糊数学允许将不明确的概念和信息进行量化和处理,以便更好地处理现实生活中存在的模糊性问题。
模糊数学的基本原理是引入模糊集合的概念,其中的元素可以具有模糊或不确定的隶属度。
模糊数学中的隶属函数可以用于刻画元素对于一个模糊集合的隶属程度。
模糊集合的运算可以通过模糊逻辑实现,模糊逻辑是概率逻辑和布尔逻辑的扩展,它允许使用连续的度量范围来推导逻辑结论。
模糊逻辑中的运算包括取补、交集和并集等,它们可以用来处理模糊概念之间的关系。
模糊数学在许多领域都有广泛的应用。
在控制系统中,模糊控制可以用于处理难以量化的问题,如温度、湿度和压力等。
在人工智能领域,模糊推理可以用于处理自然语言的不确定性和模糊性。
在决策分析中,模糊数学可以用于处理多个决策因素之间的不确定性和模糊性。
此外,模糊数学还在模式识别、图像处理、数据挖掘和人机交互等领域得到广泛应用。
通过使用模糊数学的方法,可以更好地处理现实世界中存在的不确定性和模糊性,从而提高问题解决的准确性和效率。
模糊数学理论在决策分析中的应用

模糊数学理论在决策分析中的应用一、引言决策是人类生活中不可或缺的一部分,决策分析是在决策过程中为了明确目标、评估方案、选择最佳方案,从而达到最优化的目的。
在决策分析中,涉及到多个因素,不同因素之间的相互作用和影响往往会使决策分析变得复杂,因此需要一种有效的方法来处理这种复杂性,模糊数学理论正是这样一种方法。
本文将重点讨论模糊数学理论在决策分析中的应用。
二、模糊数学理论概述2.1 模糊数学理论的起源和发展模糊数学理论的起源可以追溯到1965年左右,是由日本的松浦俊明教授提出的。
他在研究人类的认知过程中发现,人们往往会将不确定的概念、模糊的语言现象进行模糊化处理,以便更好地理解和应用。
松浦教授认为,模糊数学理论是一种可以用来描述和处理模糊现象的数学理论。
此后,模糊数学理论得到了广泛的应用和发展。
2.2 模糊数学理论的基础概念模糊数学理论的基础概念有模糊集、模糊关系、模糊逻辑运算等。
在模糊数学理论中,不同于传统数学,各元素之间的关系不是唯一的、明确的、确定的,而是模糊、模棱两可的。
因此,模糊数学理论中涉及到模糊集合、隶属函数、模糊关系、模糊逻辑运算等基础概念。
三、模糊数学理论在决策分析中的应用3.1 模糊数学理论在多准则决策中的应用多准则决策是当决策的结果不仅取决于一种因素时,需要基于多种因素进行分析决策。
在多准则决策中,模糊数学理论可以帮助我们解决模糊性问题。
例如,一个物品可以从不同的维度进行评价,如价格、品质、售后服务等,而这些维度之间的权重也可能不同,导致评价结果具有一定的模糊性。
在这种情况下,可以使用层次分析法(AHP)将多种因素纳入决策考虑,并采用模糊关系将各个维度的权重分配给不同的评价维度,最终得到综合评价结果。
3.2 模糊数学理论在风险评估中的应用在企业的投资决策中,风险评估是一个非常重要的步骤。
传统的风险评估方法往往只能考虑到已知的风险因素,而忽略了未知的因素,如天灾、人为破坏等不可预见的因素。
模糊数学和其应用

04
总结与展望
模糊数学的重要性和意义
模糊数学是处理模糊性现象的一种数学 理论和方法,它突破了经典数学的局限 性,能够更好地描述现实世界中的复杂 问题。
模糊数学的应用领域广泛,包括控制论、信 息论、系统论、人工智能、计算机科学等, 对现代科学技术的发展起到了重要的推动作 用。
模糊数学的出现和发展,不仅丰富 了数学理论体系,也促进了各学科 之间的交叉融合,为解决实际问题 提供了新的思路和方法。
随着计算机技术的发展,模糊 数学的应用越来越广泛,成为 解决复杂问题的重要工具之一 。
模糊数学的基本概念
模糊集合
与传统集合不同,模糊集合的成员关系不再是确 定的,而是存在一定的隶属度。例如,一个人的 身高属于某个身高的模糊集合,其隶属度可以根 据实际情况进行确定。
隶属函数
用于描述模糊集合中元素属于该集合的程度。隶 属函数的确定需要根据实推理规则不再是一 一对应的,而是存在一定的连续性。例如,在医 疗诊断中,病人的症状与疾病之间的关系可能存 在一定的模糊性,通过模糊逻辑可以进行更准确 的推理。
模糊运算
与传统运算不同,模糊运算的结果不再是确定的 数值,而是存在一定的隶属度。例如,两个模糊 数的加法运算结果也是一个模糊数,其隶属度取 决于两个输入的隶属度。
模糊数学在图像处理中的应用
总结词
模糊数学在图像处理中主要用于图像增强和图像恢复。
详细描述
通过模糊数学的方法,可以对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作,提高图像的视觉效果和识别能 力。例如,在医学影像处理中,可以利用模糊数学的方法对CT、MRI等医学影像进行降噪、增强和三 维重建等处理,提高医学诊断的准确性和可靠性。
02
模糊数学的应用领域
模糊控制
模糊数学的应用

模糊数学的应用引言:模糊数学是一种用于描述和处理不确定性和模糊性的数学方法,它在许多领域有着广泛的应用。
本文将以模糊数学的应用为主题,探讨其在决策分析、控制系统、模式识别和人工智能等方面的具体应用。
一、决策分析在决策分析中,模糊数学可以用于处理决策者对问题的模糊性或不确定性的认知。
通过模糊集合和隶属函数的概念,可以将模糊的问题转化为数学模型,从而进行定量分析和决策。
例如,在供应链管理中,由于需求和供应存在不确定性,可以利用模糊数学方法对这些不确定因素进行建模和分析,从而制定合理的供应链策略。
二、控制系统在控制系统中,模糊数学可以用于设计模糊控制器,以解决复杂、非线性和模糊的控制问题。
模糊控制器的输入和输出可以是模糊数,通过模糊推理和模糊规则的运算,可以实现对系统的自适应控制。
例如,在机器人控制中,由于环境的不确定性和复杂性,可以利用模糊控制器对机器人的运动和行为进行模糊建模和控制,以提高机器人的智能性和灵活性。
三、模式识别在模式识别中,模糊数学可以用于处理具有模糊性和不完整性的图像、声音和文本等数据。
通过模糊集合和隶属函数的描述,可以将模糊的数据转化为数学模型,并进行模式匹配和分类。
例如,在人脸识别中,由于人脸图像存在光照、表情和角度等变化,可以利用模糊数学方法对这些模糊因素进行建模和识别,从而提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
四、人工智能在人工智能领域,模糊数学可以用于构建模糊推理系统和模糊专家系统,以模拟人类的模糊推理和决策过程。
通过模糊逻辑和模糊推理的方法,可以处理和表达模糊和不确定的知识,从而实现智能的问题求解和决策。
例如,在智能交通系统中,由于交通流量和驾驶行为存在不确定性和模糊性,可以利用模糊专家系统对交通信号和路况进行模糊建模和优化控制,以提高交通系统的效率和安全性。
结论:模糊数学作为一种处理不确定性和模糊性的数学方法,在决策分析、控制系统、模式识别和人工智能等领域有着广泛的应用。
通过模糊集合和隶属函数的描述,可以对模糊和不确定的问题进行建模和分析,从而实现定量分析、自适应控制、模式识别和智能决策等目标。
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P
P
0
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P
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P Q P Q
P→Q
P↔Q
1
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1
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4
第三讲 模糊逻辑与模糊推理
当5个连接词连续使用时,其优先连接次序如下:
、、、→、↔
利用上表,容易验证二值逻辑具有下列性质:
1、 幂等律 2、交换律 3、结合律
P P=P,P P=P,P→P=1,P↔P=1 P Q=Q P,P Q=Q P,P↔Q=Q↔P (P Q)R=P (Q R),
若遥感图像是来自气象卫星的,则分辨率是低的(可信度0.8)。条件 是二值逻辑,但结论是模糊的。
2、事实和规则的条件只是近似吻合时的推理
这类问题在专家系统中特别突出。因为任何一个专家系统都不可能囊
括所有规则,更不可能考虑与规则近似的特殊规则。例如,若山峰高程 为8813m,则该峰是朱峰。现已知某山峰的高程为8812m,问如何做出结 论,即该山峰是什么峰?这样的问题就是模糊逻辑所要解决的重要问题。
P Q,读作P与Q,表示P、Q的合取,即“GIS是空间信
息系统并且坐标是空间信息”。当且仅当P、Q两个命题都
2020/7真/15时,P Q才为真。即
P Q = min(P,Q) 2
第三讲 模糊逻辑与模糊推理
P Q,读作P或Q,表示P、Q的析取,即“GIS是空间
信息系统或者坐标是空间信息”。当且仅当P、Q两个命题中
88 8
当n → 时,区间[0,1]就被所有实数充满。此时命题的
真假值域就变为整个[0,1]区间,即 T [0, 1] 。象这样命 题的真假值域为整个[0,1]区间的多值逻辑称为无限值逻辑。
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第三讲 模糊逻辑与模糊推理
四、模糊逻辑
1、一般概念
二值逻辑中的一个命题,其值要么为真(取值1),要么为 假(取值0),二者必居其一。多值逻辑虽然突破了二值逻辑 的这个限制,承认真假值具有中介过渡性,但它是通过穷举 且界限十分明显地来表示这种中介过渡性。在现实生活中, 有许多命题并非都是可以穷举且界限十分明显的。例如, “这里是城市的中心”,“这里是城乡结合部”等等,这个 “中心”和“城乡结合部”都是界限不明显的。因此,传统 的二值逻辑和多值逻辑就显得无能为力。而采用模糊逻辑则 很容易解决这样的问题。
真,要么为假的原则不断地提出质疑。因为要准确表示未来
事件这类命题的真假值是十分困难的。例如,“明年武汉市
还要在长江上修两座大桥”。这一命题表示未来事件。而未
来事件既不为真,也不为假,即未来事件的真假值是不确定
的,只有等事件发生后才知道它的真假值。于是,二值逻辑
就难以描述这类事件的真假。既然二值逻辑不能描述未来事
至少有一个为真时,P Q才为真。即 P Q = max(P,Q)
P,读作非P,表示P的否定,即“GIS不是空间信息系 统”。当且仅当P假时,P 才为真。即
P = 1-P
P→Q,读作P蕴涵Q,表示若P则Q,即“若GIS是空间信 息系统则坐标是空间信息”。当P、Q两个命题都真时, P→Q才为真;当P真而Q假时,P→Q为假;当P假时,不论Q 是真还是假,P→Q都为真。即
理论研究还是从实际应用来看,模糊逻辑都是模糊数学最重要的组成
部分,在模糊信息处理中占据中心位置。
一、二值逻辑的基本知识
命题:可以明确判断其真、假的陈述语句称为命题。例如,下列陈述 句:
1、地球绕太阳公转;
2、天安门在北京;
3、GPS坐标采用WPS84坐标系;
4、STOP卫星的影像分辨率是1m;
5、谢谢你;
P
Q
P
Q
P Q P Q
P→Q
P↔Q
1
1
0
0
1
1
1
1
1
1/2
0
1/2
1/2
1
1/2
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0
0
1
0
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0
1/2
1
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0
1/2
1
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0
0
1
1
根据此表,我们不难得到(P→Q)→Q、P P以及P P 的真假值,见下表。
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第三讲 模糊逻辑与模糊推理
模糊逻辑是无限值逻辑的推广。模糊逻辑不仅将二值逻辑 的真假值域从{0,1}扩充到闭区间[0,1],而且还在无限值 逻辑中插入了模糊集和模糊关系。模糊逻辑将清晰明确的命 题推广到亦此亦彼的模糊命题。
设A为论域U的模糊子集,“a属于A”就是模糊命题。这 个命题的值可定义为A的隶属函数在a上的值。于是,模糊 命题“a属于A”的值不再是非0即1,而是闭区间[0,1]上的 任何一个值。该值也不象无限值逻辑那样表示模糊命题“a 属于A”是真还是假,而是表示模糊命题“a属于A”是真的程 度。例如,设武汉属于大城市的隶属度为0.78,则模糊命题 “武汉是大城市”的真假值是0.78。
P→Q = min(1,1+Q-P)
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第三讲 模糊逻辑与模糊推理
P↔Q,读作P等价Q,表示P真当且仅当Q真,即“GIS是 空间信息系统当且仅当坐标是空间信息”。当P、Q两个命题 都真或都假时,P↔Q为真;否则P↔Q是假命题。
P↔Q = 1- P Q
一个复合命题的真假值是由构成它的若干原始命题的真假 值所决定的。下表给出了复合命题的真假值。
2 , , n 1
n2, n 1
n 1 n 1
(3-2-1)
作为命题的真假值域,这样一个命题就可有多个取值。象这
样可在 Tn 中取多个值的命题称为多值逻辑。
由(3-2-1)式知,当n=2时,有
Tn
2
0
1
,
2
1
1
{0,
1}
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第三讲 模糊逻辑与模糊推理
当n=3时,有
Tn
3
6、对不起。
1——4句都能明确判断其真或假,但第5句和第6句却无法判断其真或假。
所以1——4句是命题,而第5句和第6句不是命题。
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第三讲 模糊逻辑与模糊推理
真假值域:
命题的真假值的取值范围称为真假值域。如果命题正确,
则命题的值为真,用1表示;如果命题不正确,则命题的值 为假,用0表示。所以二值逻辑的真假值域是{0,1}。
连接词:
连接原始命题以构成复合命题的词称为连接词。基本的连
接词有5个。它们是:“与”,用符号表示 ;“或”,用
符号
表示;“非”,用符号表示;“蕴涵”,用符号→表
示;“等价”,用符号↔表示。例如,设命题P表示“GIS
是空间信息系统”,命题Q表示“坐标是空间信息”。则利
用这5个连接词可以构成下列复合命题:
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第三讲 模糊逻辑与模糊推理
只需注意在模糊逻辑的情况下,命题的真假值不再局限于真或假 (1或0),而是可取[0,1]中的任何值,则容易验证二值逻辑中的8条重 要性质,除第8条补余律外,其余7条全部成立。补余律对模糊逻辑失效, 意味着一个命题和它的否命题的析取不一定是恒真的命题,它们的合取 也不一定是恒真的命题。因为模糊逻辑背离补余律,美国加州大学圣地 亚哥分校的Elkan(Elkan C. 1994)[67] 于1993年7月在美国第11届人工智能 年会上所作的题为《模糊逻辑似是而非的成功》初引起了一场轩然大波 (王国俊.1998)[68]。Elkan认为模糊逻辑只能是二值逻辑。吴望名教授 在文献[69]中进行了深入的研究,澄清了Elkan的错误观点(吴望名. 1995) [69]。在现实生活中,两个对立的描述统一在同一个事物上是累见不鲜的。 例如,相对全国的城市而言,我们说深圳市大,又不算大;说它不大, 又还算大。背离补余律,正是模糊逻辑区别于传统的二值逻辑的一大特 点。就是由于这个特点,才使得模糊逻辑更接近人类思维使用的逻辑。
同时,亦此亦彼也正是辩证法的充分体现。
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第三讲 模糊逻辑与模糊推理
下面是二值逻辑难以凑效,而只能用模糊逻辑才能处理的几种情况。
1、命题的条件、结论甚至命题本身是模糊的,例如,若这幅图的精度高, 则这幅图的质量好。精度高和质量好都是模糊的,故命题本身是模糊的。
若数字城市的三维效果好,则软件系统是张三研发的。结论是二值逻 辑,但条件是模糊的。
(P Q) R=P (Q R)
(P↔Q)↔R=P↔(Q↔R)
4、分配律
P(Q R)=(P Q)(P R)
P(Q R)=(PQ)(P R)
P→(Q→R)=(P→Q)→(P→R)
5、德•摩根律 (P Q)=P Q,(P Q)=P Q
6、双重否定律 P=P
7、两极律 8、补余律
P1=1,P 0=P,P 1=P,P 0=0 PP=1,P P=0
第三讲 模糊逻辑与模糊推理
模糊逻辑和模糊推理是按模糊集合论的框架对人类推理作定量研究 的一门学科。明确而系统地提出模糊逻辑的是美国的L. A. Zadeh。1971 年,L. A. Zadeh引入定量的模糊语义的概念,将一个语言词解释为一个 论域上的模糊集,而词的逻辑组合用模糊集的运算来表示。不论是从