Cтраница 1
Размытые множества не изменяют отношений между переменными, или компонентами, системы при моделировании. Все предположения остаются теми же. Однако форма их представления меняется. [1]
В теории размытых множеств необходимо специально определить операции объединения и пересечения множеств. [2]
Сведения no теории размытых множеств представлены в гл. [3]
Сведения по теории размытых множеств представлены в гл. [4]
Для аппарата теории размытых множеств изложенная постановка не вызывает особых аналитических и вычислительных трудностей, за исключением вычисления максимального показателя членства пересечения. Очевидно, что метод полного перебора при наличии большого числа параметров связан с большими вычислениями. Это сн, жает его ценность. [5]
Он является создателем теории размытых множеств, приобретающей для кибернетики, по мере ее разработки, все большее и большее значение. [6]
Кроме того, теория размытых множеств позволяет получать подобные оценки и для совокупности алгоритмов в целом, что делает ее особенно удобной при проектировании. [7]
Применительно к рассматриваемому здесь вопросу понятие размытого множества используется следующим образом. Пусть, например, нужно передать мысль о том, что отопительная батарея лишь чуть тепловатая. Это может быть связано с тем, что плохо работает система отопления, или. Все это для лас сейчас не имеет значения. Важно лишь, что батарея тепловатая. [8]
Возможно, что применение методов теории размытых множеств позволит подойти и к решению следующей из указанных проблем. Это то, что было названо абстрагированием. Способность к абстрагированию является замечательным свойством человека; реализация подобного в машинах пока не представляется возможной. [9]
ЦА указывает степень принадлежности х к размытому множеству А. [10]
Венна диаграммы, Декартово произведение множеств, Нечеткое, размытое множество. [11]
Если же нас интересует получение функции принадлежности размытых множеств высокий, низкий или старый, то отмеченный подход не годится. В последнем случае больше подходят методы измерений в психологии. [12]
Настоящее приложение не является полным введением в теорию размытых множеств. Хотелось бы еще раз подчеркнуть, что теория размытых множеств использует точные формулировки. С помощью этой теории представляют размытость ( неясность, неточность) строго математически. [13]
О том, насколько большое значение придают ученые теории размытых множеств, можно судить по следующим данным. За двадцать лет, прошедшие со времени опубликования указанной выше первой работы Л. А. Заде, были сделаны тысячи научных публикаций, посвященных теории размытых множеств и ее приложениям. [14]
Имеются надежды, что новая математическая теория - теория размытых множеств - которая основана и развивается Заде [38] и его последователями, откроет новые перспективы перед учеными, стремящимися к большей строгости при описании неточно определенных объектов или процессов. Теория Заде и связанные с нею математические построения составляют метаязык для исследования нечетко определенных ситуаций, т.е. метаязык неясности. В отличие от теории размытых множеств математическая статистика и теория вероятностей являются метаязыком неопределенности. Более детально теория размытых множеств изложена в гл. [15]