Четкое множество

Cтраница 2

Отметим, что в случае одиночной функции принадлежностей, методы модификации нечетких множеств не могут быть применены, несмотря на то что четкие множества приближаются нечеткими. [16]

В четких множествах объект находится или внутри множества, или вне его. В бинарном представлении такой объект равен нулю или единице. Заде ввел частичную принадлежность множеству, описываемую функцией принадлежности, функция принадлежности определяет, насколько подо - ен объект данному множеству. В четких множествах функ - Ция принадлежности равна или нулю, или единице. [17]

Понятие знания является расплывчатым неформальным понятием. Под знаниями понимают нечеткие и четкие множества фактов и сведений, описывающих информацию относительно определенной предметной области, позволяющих решать определенный класс задач. [18]

Пусть X х есть обычное ( четкое) множество. X есть элемент четкого множества X, ц: Х - М есть оценка принадлежности X множеству А, а М - пространство принадлежности. [19]

Нечеткое дополнение. числа около 6. [20]

Кроме того, существуют различные определения для дополнения, объединения и пересечения нечетких множеств. Они подобны правилам для четких множеств. [21]

В действительности речь здесь идет о нечетком подмножестве четкого множества. Функция / определяет степень принадлежности элемента из М данному нечеткому подмножеству. Эта степень принадлежности может также трактоваться как мера истинности утверждения о том, что заданный элемент принадлежит подмножеству. [22]

При этом для сложных систем, характеризующихся неопределенностью вследствие многолараметрического проявления человеческого фактора или недостатком общей информации по самой системе и связям в ней, анализ ведется на основе нечетких множеств. Если системы достаточно просты и связи устанавливаемы, то используется анализ на базе четких множеств. [23]

Уровневое представление нечеткого множества в компьютере также реализуется путем дискретизации. При уровневой дискретизации нечеткое множество запоминается в виде множества интервалов, каждый из которых имеет свой вес. Каждый из этих интервалов является классическим четким множеством и включение их в нечеткое множество производится в соответствии со своим весом. При уровневой дискретизации возникает проблема, связанная с вычислением произведения пространств. Число операций над классическими множествами зависит экспоненциально от числа нечетких множеств, включенных в произведение пространств. [24]

При помощи нечетких множеств можно формально определить неточные и многозначные понятия, такие как высокая температура, молодой человек, средний рост либо большой город. Необходимо помнить, что X - четкое множество. [25]

Четкое множество. числа около 6. [26]

Как мы установили, нечеткое множество является способом описания сложных понятий. Чем больше становится их сложность, тем более нечеткими становятся сами понятия. Например, множество целых чисел от 1 до 10 есть простое четкое множество. Однако предположим, чт - множество составляют целые числа около шести. [27]

Таким образом, граница между двумя множествами А и В является размытой или нечеткой, и переход элементов из одного множества в другое происходит плавно, без скачков. В классической теории множеств этот переход осуществляется скачкообразно и оба множества имеют четкую границу между собой. В табл. 1.1 представлено сопоставление характеристической функции ЛА ( л:) теории четких множеств с функцией принадлежности цл ( д:) теории нечетких множеств. [28]

Функция принадлежности указывает степень ( или уровень) принадлежности элемента х подмножеству А. Множество М называют множеством принадлежностей. Если М О, 1, то нечеткое подмножество А может рассматриваться как обычное или четкое множество. [29]

Функция принадлежности указывает степень ( или уровень) принадлежности элемента х подмножеству А. Множество М называют множеством принадлежностей. Если М - ( 0, 1, то нечеткое подмножество А может рассматриваться как обычное или четкое множество. [30]

Страницы: 1 2 3