模糊數(shù)學(模糊數(shù)學的概念是什么)
1.模糊數(shù)學的概念是什么
答：1、模糊數(shù)學的概念 模糊數(shù)學又稱FUZZY 數(shù)學。
“模糊”二字譯自英文“FUZZY ”一詞，該詞除了有模糊意思外，還有“不分明”等含意。有人主張音義兼顧譯之為“乏晰”等。
但他們都沒有“模糊”含意深刻。模糊數(shù)學是研究和處理模糊性現(xiàn)象的一種數(shù)學理論和方法。
2、模糊數(shù)學的定義 模糊數(shù)學是研究和處理模糊性現(xiàn)象的一種數(shù)學理論和方法 。 1965 年美國控制論學者L.A.扎德發(fā)表論文《模糊集合》，標志著這門新學科的誕生。
現(xiàn)代數(shù)學建立在集合論的基礎上。一組對象確定一組屬性，人們可以通過指明屬性來說明概念，也可以通過指明對象來說明。
符合概念的那些對象的全體叫做這個概念的外延，外延實際上就是集合。一切現(xiàn)實的理論系統(tǒng)都有可能納入集合描述的數(shù)學框架。
經(jīng)典的集合論只把自己的表現(xiàn)力限制在那些有明確外延的概念和事物上，它明確地規(guī)定：每一個集合都必須由確定的元素所構(gòu)成，元素對集合的隸屬關系必須是明確的。對模糊性的數(shù)學處理是以將經(jīng)典的集合論擴展為模糊集合論為基礎的，乘積空間中的模糊子集就給出了一對元素間的模糊關系。
對模糊現(xiàn)象的數(shù)學處理就是在這個基礎上展開的。 從純數(shù)學角度看，集合概念的擴充使許多數(shù)學分支都增添了新的內(nèi)容。
例如不分明拓撲、不分明線性空間、模糊測度與積分、模糊群、模糊范疇、模糊圖論等。其中有些領域已有比較深入的研究。
模糊性數(shù)學發(fā)展的主流是在它的應用方面。由于模糊性概念已經(jīng)找到了模糊集的描述方式，人們運用概念進行判斷、評價、推理、決策和控制的過程也可以用模糊性數(shù)學的方法來描述。
例如模糊聚類分析、模糊綜合評判、模糊決策、模糊控制等。這些方法構(gòu)成了一種模糊性系統(tǒng)理論，構(gòu)成了一種思辨數(shù)學的雛形，它已經(jīng)在醫(yī)學、氣象、心理、經(jīng)濟管理、石油、地質(zhì)、環(huán)境、生物、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、化工、語言、控制、遙感、教育、體育等方面取得具體的研究成果。
模糊性數(shù)學最重要的應用領域應是計算機智能。它已經(jīng)被用于專家系統(tǒng)和知識工程等方面。
3、模糊數(shù)學的產(chǎn)生 現(xiàn)代數(shù)學是建立在集合論的基礎上。集合論的重要意義就一個側(cè)面看，在與它把數(shù)學的抽象能力延伸到人類認識過程的深處。
一組對象確定一組屬性，人們可以通過說明屬性來說明概念（內(nèi)涵），也可以通過指明對象來說明它。符合概念的那些對象的全體叫做這個概念的外延，外延其實就是集合。
從這個意義上講，集合可以表現(xiàn)概念，而集合論中的關系和運算又可以表現(xiàn)判斷和推理，一切現(xiàn)實的理論系統(tǒng)都一可能納入集合描述的數(shù)學框架。 但是，數(shù)學的發(fā)展也是階段性的。
經(jīng)典集合論只能把自己的表現(xiàn)力限制在那些有明確外延的概念和事物上，它明確地限定：每個集合都必須由明確的元素構(gòu)成，元素對集合的隸屬關系必須是明確的，決不能模棱兩可。對于那些外延不分明的概念和事物，經(jīng)典集合論是暫時不去反映的，屬于待發(fā)展的范疇。
在較長時間里，精確數(shù)學及隨機數(shù)學在描述自然界多種事物的運動規(guī)律中，獲得顯著效果。但是，在客觀世界中還普遍存在著大量的模糊現(xiàn)象。
以前人們回避它，但是，由于現(xiàn)代科技所面對的系統(tǒng)日益復雜，模糊性總是伴隨著復雜性出現(xiàn)。 各門學科，尤其是人文、社會學科及其它“軟科學”的數(shù)學化、定量化趨向把模糊性的數(shù)學處理問題推向中心地位。
更重要的是，隨著電子計算機、控制論、系統(tǒng)科學的迅速發(fā)展，要使計算機能像人腦那樣對復雜事物具有識別能力，就必須研究和處理模糊性。 我們研究人類系統(tǒng)的行為，或者處理可與人類系統(tǒng)行為相比擬的復雜系統(tǒng)，如航天系統(tǒng)、人腦系統(tǒng)、社會系統(tǒng)等，參數(shù)和變量甚多，各種因素相互交錯，系統(tǒng)很復雜，它的模糊性也很明顯。
從認識方面說，模糊性是指概念外延的不確定性，從而造成判斷的不確定性。 在日常生活中，經(jīng)常遇到許多模糊事物，沒有分明的數(shù)量界限，要使用一些模糊的詞句來形容、描述。
比如，比較年輕、高個、大胖子、好、漂亮、善、熱、遠……。這些概念是不可以簡單地用是、非或數(shù)字來表示的。
在人們的工作經(jīng)驗中，往往也有許多模糊的東西。例如，要確定一爐鋼水是否已經(jīng)煉好，除了要知道鋼水的溫度、成分比例和冶煉時間等精確信息外，還需要參考鋼水顏色、沸騰情況等模糊信息。
因此，除了很早就有涉及誤差的計算數(shù)學之外，還需要模糊數(shù)學。 人與計算機相比，一般來說，人腦具有處理模糊信息的能力，善于判斷和處理模糊現(xiàn)象。
但計算機對模糊現(xiàn)象識別能力較差，為了提高計算機識別模糊現(xiàn)象的能力，就需要把人們常用的模糊語言設計成機器能接受的指令和程序，以便機器能像人腦那樣簡潔靈活的做出相應的判斷，從而提高自動識別和控制模糊現(xiàn)象的效率。這樣，就需要尋找一種描述和加工模糊信息的數(shù)學工具，這就推動數(shù)學家深入研究模糊數(shù)學。
所以，模糊數(shù)學的產(chǎn)生是有其科學技術(shù)與數(shù)學發(fā)展的必然性。4、模糊數(shù)學的研究內(nèi)容 1965年，美國控制論專家、數(shù)學家查德發(fā)表了論文《模糊集合》，標志著模糊數(shù)學這門學科的誕生。
模糊數(shù)學的研究內(nèi)容主要有以下三個方面： 第一，研究模糊數(shù)學的理論，以及它和精確數(shù)學、隨機數(shù)學的關系。 查德以精確數(shù)學集合。
2.什么是模糊數(shù)學
模糊數(shù)學的研究內(nèi)容主要有以下三個方面： 第一，研究模糊數(shù)學的理論，以及它和精確數(shù)學、隨機數(shù)學的關系。
查德以精確數(shù)學集合論為基礎，并考慮到對數(shù)學的集合概念進行修改和推廣。他提出用“模糊集合”作為表現(xiàn)模糊事物的數(shù)學模型。
并在“模糊集合”上逐步建立運算、變換規(guī)律，開展有關的理論研究，就有可能構(gòu)造出研究現(xiàn)實世界中的大量模糊的數(shù)學基礎，能夠?qū)磥硐喈攺碗s的模糊系統(tǒng)進行定量的描述和處理的數(shù)學方法。在模糊集合中，給定范圍內(nèi)元素對它的隸屬關系不一定只有“是”或“否”兩種情況，而是用介于0和1之間的實數(shù)來表示隸屬程度，還存在中間過渡狀態(tài)。
比如“老人”是個模糊概念，70歲的肯定屬于老人，它的從屬程度是 1,40歲的人肯定不算老人，它的從屬程度為 0，按照查德給出的公式，55歲屬于“老”的程度為0.5，即“半老”，60歲屬于“老”的程度0.8。查德認為，指明各個元素的隸屬集合，就等于指定了一個集合。
當隸屬于0和1之間值時，就是模糊集合。 第二，研究模糊語言學和模糊邏輯。
人類自然語言具有模糊性，人們經(jīng)常接受模糊語言與模糊信息，并能做出正確的識別和判斷。為了實現(xiàn)用自然語言跟計算機進行直接對話，就必須把人類的語言和思維過程提煉成數(shù)學模型，才能給計算機輸入指令，建立和是的模糊數(shù)學模型，這是運用數(shù)學方法的關鍵。
查德采用模糊集合理論來建立模糊語言的數(shù)學模型，使人類語言數(shù)量化、形式化。如果我們把合乎語法的標準句子的從屬函數(shù)值定為1，那么，其他文法稍有錯誤，但尚能表達相仿的思想的句子，就可以用以0到1之間的連續(xù)數(shù)來表征它從屬于“正確句子”的隸屬程度。
這樣，就把模糊語言進行定量描述，并定出一套運算、變換規(guī)則。目前，模糊語言還很不成熟，語言學家正在深入研究。
人們的思維活動常常要求概念的確定性和精確性，采用形式邏輯的排中律，既非真既假，然后進行判斷和推理，得出結(jié)論?，F(xiàn)有的計算機都是建立在二值邏輯基礎上的，它在處理客觀事物的確定性方面，發(fā)揮了巨大的作用，但是卻不具備處理事物和概念的不確定性或模糊性的能力。
為了使計算機能夠模擬人腦高級智能的特點，就必須把計算機轉(zhuǎn)到多值邏輯基礎上，研究模糊邏輯。目前，模糊邏輯還很不成熟，尚需繼續(xù)研究。
第三，研究模糊數(shù)學的應用。模糊數(shù)學是以不確定性的事物為其研究對象的。
模糊集合的出現(xiàn)是數(shù)學適應描述復雜事物的需要，查德的功績在于用模糊集合的理論找到解決模糊性對象加以確切化，從而使研究確定性對象的數(shù)學與不確定性對象的數(shù)學溝通起來，過去精確數(shù)學、隨機數(shù)學描述感到不足之處，就能得到彌補。在模糊數(shù)學中，目前已有模糊拓撲學、模糊群論、模糊圖論、模糊概率、模糊語言學、模糊邏輯學等分支。
模糊數(shù)學是一門新興學科，它已初步應用于模糊控制、模糊識別、模糊聚類分析、模糊決策、模糊評判、系統(tǒng)理論、信息檢索、醫(yī)學、生物學等各個方面。在氣象、結(jié)構(gòu)力學、控制、心理學等方面已有具體的研究成果。
然而模糊數(shù)學最重要的應用領域是計算機職能，不少人認為它與新一代計算機的研制有密切的聯(lián)系。模糊數(shù)學還遠沒有成熟，對它也還存在著不同的意見和看法，有待實踐去檢驗。
3.什么是模糊數(shù)學
模糊數(shù)學又稱FUZZY 數(shù)學?！澳：倍肿g自英文“FUZZY ”一詞，該詞除了有模糊意思外，還有“不分明”等含意。有人主張音義兼顧譯之為“乏晰”等。但他們都沒有“模糊”含意深刻。模糊數(shù)學是研究和處理模糊性現(xiàn)象的一種數(shù)學理論和方法。
1965 年美國控制論學者L.A.扎德發(fā)表論文《模糊集合》，標志著這門新學科的誕生?，F(xiàn)代數(shù)學建立在集合論的基礎上。一組對象確定一組屬性，人們可以通過指明屬性來說明概念，也可以通過指明對象來說明。符合概念的那些對象的全體叫做這個概念的外延，外延實際上就是集合。一切現(xiàn)實的理論系統(tǒng)都有可能納入集合描述的數(shù)學框架。經(jīng)典的集合論只把自己的表現(xiàn)力限制在那些有明確外延的概念和事物上，它明確地規(guī)定：每一個集合都必須由確定的元素所構(gòu)成，元素對集合的隸屬關系必須是明確的。對模糊性的數(shù)學處理是以將經(jīng)典的集合論擴展為模糊集合論為基礎的，乘積空間中的模糊子集就給出了一對元素間的模糊關系。對模糊現(xiàn)象的數(shù)學處理就是在這個基礎上展開的。 從純數(shù)學角度看，集合概念的擴充使許多數(shù)學分支都增添了新的內(nèi)容。例如模糊拓撲學、不分明線性空間、模糊代數(shù)學、模糊分析學、模糊測度與積分、模糊群、模糊范疇、模糊圖論、模糊概率統(tǒng)計、模糊邏輯學等。其中有些領域已有比較深入的研究。 模糊性數(shù)學發(fā)展的主流是在它的應用方面。由于模糊性概念已經(jīng)找到了模糊集的描述方式，人們運用概念進行判斷、評價、推理、決策和控制的過程也可以用模糊性數(shù)學的方法來描述。例如模糊聚類分析、模糊模式識別、模糊綜合評判、模糊決策與模糊預測、模糊控制、模糊信息處理等。這些方法構(gòu)成了一種模糊性系統(tǒng)理論，構(gòu)成了一種思辨數(shù)學的雛形，它已經(jīng)在醫(yī)學、氣象、心理、經(jīng)濟管理、石油、地質(zhì)、環(huán)境、生物、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、化工、語言、控制、遙感、教育、體育等方面取得具體的研究成果。模糊性數(shù)學最重要的應用領域應是計算機智能。它已經(jīng)被用于專家系統(tǒng)和知識工程等方面，在各個領域中發(fā)揮看非常重要的作用，并已獲得巨大的經(jīng)濟效益。
4.模糊數(shù)學及其應用的內(nèi)容提要
第一章介紹模糊集合的基本概念、建立模糊集合隸屬度函數(shù)的基本方法以及Matlab模糊工具箱中的函數(shù)的應用。第二章判別分析方法包括距離判別、模糊集合的貼近度判別以及最大隸屬原則。第三章在模糊矩陣概念的基礎上，給出了模糊聚類的基本方法以及模糊C均值聚類的Matlab實現(xiàn)。第四章模糊綜合評價，建立了客觀性權(quán)向量、模糊矩陣的綜合評價方法。第五章層次分析法介紹了模糊層次分析的建模方法與應用。第六章在普通線性規(guī)劃的基礎上，引入模糊線性規(guī)劃、多目標規(guī)劃的模糊最優(yōu)解以及模糊線性規(guī)劃在經(jīng)濟中的應用實例。
5.什么叫"模糊數(shù)學"
二十世紀六十年代，產(chǎn)生了模糊數(shù)學這門新興學科。
模糊數(shù)學的產(chǎn)生 現(xiàn)代數(shù)學是建立在集合論的基礎上。集合論的重要意義就一個側(cè)面看，在與它把數(shù)學的抽象能力延伸到人類認識過程的深處。
一組對象確定一組屬性，人們可以通過說明屬性來說明概念（內(nèi)涵），也可以通過指明對象來說明它。符合概念的那些對象的全體叫做這個概念的外延，外延其實就是集合。
從這個意義上講，集合可以表現(xiàn)概念，而集合論中的關系和運算又可以表現(xiàn)判斷和推理，一切現(xiàn)實的理論系統(tǒng)都一可能納入集合描述的數(shù)學框架。 但是，數(shù)學的發(fā)展也是階段性的。
經(jīng)典集合論只能把自己的表現(xiàn)力限制在那些有明確外延的概念和事物上，它明確地限定：每個集合都必須由明確的元素構(gòu)成，元素對集合的隸屬關系必須是明確的，決不能模棱兩可。對于那些外延不分明的概念和事物，經(jīng)典集合論是暫時不去反映的，屬于待發(fā)展的范疇。
在較長時間里，精確數(shù)學及隨機數(shù)學在描述自然界多種事物的運動規(guī)律中，獲得顯著效果。但是，在客觀世界中還普遍存在著大量的模糊現(xiàn)象。
以前人們回避它，但是，由于現(xiàn)代科技所面對的系統(tǒng)日益復雜，模糊性總是伴隨著復雜性出現(xiàn)。 各門學科，尤其是人文、社會學科及其它“軟科學”的數(shù)學化、定量化趨向把模糊性的數(shù)學處理問題推向中心地位。
更重要的是，隨著電子計算機、控制論、系統(tǒng)科學的迅速發(fā)展，要使計算機能像人腦那樣對復雜事物具有識別能力，就必須研究和處理模糊性。 我們研究人類系統(tǒng)的行為，或者處理可與人類系統(tǒng)行為相比擬的復雜系統(tǒng)，如航天系統(tǒng)、人腦系統(tǒng)、社會系統(tǒng)等，參數(shù)和變量甚多，各種因素相互交錯，系統(tǒng)很復雜，它的模糊性也很明顯。
從認識方面說，模糊性是指概念外延的不確定性，從而造成判斷的不確定性。 在日常生活中，經(jīng)常遇到許多模糊事物，沒有分明的數(shù)量界限，要使用一些模糊的詞句來形容、描述。
比如，比較年輕、高個、大胖子、好、漂亮、善、熱、遠……。在人們的工作經(jīng)驗中，往往也有許多模糊的東西。
例如，要確定一爐鋼水是否已經(jīng)煉好，除了要知道鋼水的溫度、成分比例和冶煉時間等精確信息外，還需要參考鋼水顏色、沸騰情況等模糊信息。因此，除了很早就有涉及誤差的計算數(shù)學之外，還需要模糊數(shù)學。
人與計算機相比，一般來說，人腦具有處理模糊信息的能力，善于判斷和處理模糊現(xiàn)象。但計算機對模糊現(xiàn)象識別能力較差，為了提高計算機識別模糊現(xiàn)象的能力，就需要把人們常用的模糊語言設計成機器能接受的指令和程序，以便機器能像人腦那樣簡潔靈活的做出相應的判斷，從而提高自動識別和控制模糊現(xiàn)象的效率。
這樣，就需要尋找一種描述和加工模糊信息的數(shù)學工具，這就推動數(shù)學家深入研究模糊數(shù)學。所以，模糊數(shù)學的產(chǎn)生是有其科學技術(shù)與數(shù)學發(fā)展的必然性。
模糊數(shù)學的研究內(nèi)容 1965年，美國控制論專家、數(shù)學家查德發(fā)表了論文《模糊集合》，標志著模糊數(shù)學這門學科的誕生。 模糊數(shù)學的研究內(nèi)容主要有以下三個方面： 第一，研究模糊數(shù)學的理論，以及它和精確數(shù)學、隨機數(shù)學的關系。
察德以精確數(shù)學集合論為基礎，并考慮到對數(shù)學的集合概念進行修改和推廣。他提出用“模糊集合”作為表現(xiàn)模糊事物的數(shù)學模型。
并在“模糊集合”上逐步建立運算、變換規(guī)律，開展有關的理論研究，就有可能構(gòu)造出研究現(xiàn)實世界中的大量模糊的數(shù)學基礎，能夠?qū)磥硐喈攺碗s的模糊系統(tǒng)進行定量的描述和處理的數(shù)學方法。 在模糊集合中，給定范圍內(nèi)元素對它的隸屬關系不一定只有“是”或“否”兩種情況，而是用介于0和1之間的實數(shù)來表示隸屬程度，還存在中間過渡狀態(tài)。
比如“老人”是個模糊概念，70歲的肯定屬于老人，它的從屬程度是 1,40歲的人肯定不算老人，它的從屬程度為 0，按照查德給出的公式，55歲屬于“老”的程度為0.5，即“半老”，60歲屬于“老”的程度0.8。查德認為，指明各個元素的隸屬集合，就等于指定了一個集合。
當隸屬于0和1之間值時，就是模糊集合。 第二，研究模糊語言學和模糊邏輯。
人類自然語言具有模糊性，人們經(jīng)常接受模糊語言與模糊信息，并能做出正確的識別和判斷。 為了實現(xiàn)用自然語言跟計算機進行直接對話，就必須把人類的語言和思維過程提煉成數(shù)學模型，才能給計算機輸入指令，建立和是的模糊數(shù)學模型，這是運用數(shù)學方法的關鍵。
查德采用模糊集合理論來建立模糊語言的數(shù)學模型，使人類語言數(shù)量化、形式化。 如果我們把合乎語法的標準句子的從屬函數(shù)值定為1，那么，其他文法稍有錯誤，但尚能表達相仿的思想的句子，就可以用以0到1之間的連續(xù)數(shù)來表征它從屬于“正確句子”的隸屬程度。
這樣，就把模糊語言進行定量描述，并定出一套運算、變換規(guī)則。目前，模糊語言還很不成熟，語言學家正在深入研究。
人們的思維活動常常要求概念的確定性和精確性，采用形式邏輯的排中律，既非真既假，然后進行判斷和推理，得出結(jié)論?，F(xiàn)有的計算機都是建立在二值邏輯基礎上的，它在處理客觀事物的確定性方面，發(fā)揮了巨大的作用，但是卻不具備處理事物和概念的不確定性或模糊性的能力。
為了使計算機能夠模擬人腦高級智能的特點，。
6.什么是“模糊數(shù)學‘
模糊數(shù)學又稱Fuzzy 數(shù)學，是研究和處理模糊性現(xiàn)象的一種數(shù)學理論和方法。
模糊性數(shù)學發(fā)展的主流是在它的應用方面。 由于模糊性概念已經(jīng)找到了模糊集的描述方式，人們運用概念進行判斷、評價、推理、決策和控制的過程也可以用模糊性數(shù)學的方法來描述。
例如模糊聚類分析、模糊模式識別、模糊綜合評判、模糊決策與模糊預測、模糊控制、模糊信息處理等。 擴展資料 模糊數(shù)學為現(xiàn)代數(shù)學的基礎，集合可以表現(xiàn)概念，把具有某種屬性的東西的全體稱為集合。
現(xiàn)實生活中許多事物（或現(xiàn)象）的變化是過渡性的，沒有明確的界限，如人長得高、矮、胖瘦等，都是模糊性的語言。 正思通感圍像具有模物性的特征，為了提高分類精度，在通感圖像識別中，引人模糊數(shù)學方法是很有前景的。
應當指出，在目前的技術(shù)條件下，并算機自動識別方法還無法代特目視解譯方法。
7.誰知道什么是“模糊數(shù)學”啊
二十世紀六十年代，產(chǎn)生了模糊數(shù)學這門新興學科。
模糊數(shù)學的產(chǎn)生 現(xiàn)代數(shù)學是建立在集合論的基礎上。集合論的重要意義就一個側(cè)面看，在與它把數(shù)學的抽象能力延伸到人類認識過程的深處。
一組對象確定一組屬性，人們可以通過說明屬性來說明概念（內(nèi)涵），也可以通過指明對象來說明它。符合概念的那些對象的全體叫做這個概念的外延，外延其實就是集合。
從這個意義上講，集合可以表現(xiàn)概念，而集合論中的關系和運算又可以表現(xiàn)判斷和推理，一切現(xiàn)實的理論系統(tǒng)都一可能納入集合描述的數(shù)學框架。 但是，數(shù)學的發(fā)展也是階段性的。
經(jīng)典集合論只能把自己的表現(xiàn)力限制在那些有明確外延的概念和事物上，它明確地限定：每個集合都必須由明確的元素構(gòu)成，元素對集合的隸屬關系必須是明確的，決不能模棱兩可。對于那些外延不分明的概念和事物，經(jīng)典集合論是暫時不去反映的，屬于待發(fā)展的范疇。
在較長時間里，精確數(shù)學及隨機數(shù)學在描述自然界多種事物的運動規(guī)律中，獲得顯著效果。但是，在客觀世界中還普遍存在著大量的模糊現(xiàn)象。
以前人們回避它，但是，由于現(xiàn)代科技所面對的系統(tǒng)日益復雜，模糊性總是伴隨著復雜性出現(xiàn)。 各門學科，尤其是人文、社會學科及其它“軟科學”的數(shù)學化、定量化趨向把模糊性的數(shù)學處理問題推向中心地位。
更重要的是，隨著電子計算機、控制論、系統(tǒng)科學的迅速發(fā)展，要使計算機能像人腦那樣對復雜事物具有識別能力，就必須研究和處理模糊性。 我們研究人類系統(tǒng)的行為，或者處理可與人類系統(tǒng)行為相比擬的復雜系統(tǒng)，如航天系統(tǒng)、人腦系統(tǒng)、社會系統(tǒng)等，參數(shù)和變量甚多，各種因素相互交錯，系統(tǒng)很復雜，它的模糊性也很明顯。
從認識方面說，模糊性是指概念外延的不確定性，從而造成判斷的不確定性。 在日常生活中，經(jīng)常遇到許多模糊事物，沒有分明的數(shù)量界限，要使用一些模糊的詞句來形容、描述。
比如，比較年輕、高個、大胖子、好、漂亮、善、熱、遠……。在人們的工作經(jīng)驗中，往往也有許多模糊的東西。
例如，要確定一爐鋼水是否已經(jīng)煉好，除了要知道鋼水的溫度、成分比例和冶煉時間等精確信息外，還需要參考鋼水顏色、沸騰情況等模糊信息。因此，除了很早就有涉及誤差的計算數(shù)學之外，還需要模糊數(shù)學。
人與計算機相比，一般來說，人腦具有處理模糊信息的能力，善于判斷和處理模糊現(xiàn)象。但計算機對模糊現(xiàn)象識別能力較差，為了提高計算機識別模糊現(xiàn)象的能力，就需要把人們常用的模糊語言設計成機器能接受的指令和程序，以便機器能像人腦那樣簡潔靈活的做出相應的判斷，從而提高自動識別和控制模糊現(xiàn)象的效率。
這樣，就需要尋找一種描述和加工模糊信息的數(shù)學工具，這就推動數(shù)學家深入研究模糊數(shù)學。所以，模糊數(shù)學的產(chǎn)生是有其科學技術(shù)與數(shù)學發(fā)展的必然性。
模糊數(shù)學的研究內(nèi)容 1965年，美國控制論專家、數(shù)學家查德發(fā)表了論文《模糊集合》，標志著模糊數(shù)學這門學科的誕生。 模糊數(shù)學的研究內(nèi)容主要有以下三個方面： 第一，研究模糊數(shù)學的理論，以及它和精確數(shù)學、隨機數(shù)學的關系。
察德以精確數(shù)學集合論為基礎，并考慮到對數(shù)學的集合概念進行修改和推廣。他提出用“模糊集合”作為表現(xiàn)模糊事物的數(shù)學模型。
并在“模糊集合”上逐步建立運算、變換規(guī)律，開展有關的理論研究，就有可能構(gòu)造出研究現(xiàn)實世界中的大量模糊的數(shù)學基礎，能夠?qū)磥硐喈攺碗s的模糊系統(tǒng)進行定量的描述和處理的數(shù)學方法。 在模糊集合中，給定范圍內(nèi)元素對它的隸屬關系不一定只有“是”或“否”兩種情況，而是用介于0和1之間的實數(shù)來表示隸屬程度，還存在中間過渡狀態(tài)。
比如“老人”是個模糊概念，70歲的肯定屬于老人，它的從屬程度是 1,40歲的人肯定不算老人，它的從屬程度為 0，按照查德給出的公式，55歲屬于“老”的程度為0.5，即“半老”，60歲屬于“老”的程度0.8。查德認為，指明各個元素的隸屬集合，就等于指定了一個集合。
當隸屬于0和1之間值時，就是模糊集合。 第二，研究模糊語言學和模糊邏輯。
人類自然語言具有模糊性，人們經(jīng)常接受模糊語言與模糊信息，并能做出正確的識別和判斷。 為了實現(xiàn)用自然語言跟計算機進行直接對話，就必須把人類的語言和思維過程提煉成數(shù)學模型，才能給計算機輸入指令，建立和是的模糊數(shù)學模型，這是運用數(shù)學方法的關鍵。
查德采用模糊集合理論來建立模糊語言的數(shù)學模型，使人類語言數(shù)量化、形式化。 如果我們把合乎語法的標準句子的從屬函數(shù)值定為1，那么，其他文法稍有錯誤，但尚能表達相仿的思想的句子，就可以用以0到1之間的連續(xù)數(shù)來表征它從屬于“正確句子”的隸屬程度。
這樣，就把模糊語言進行定量描述，并定出一套運算、變換規(guī)則。目前，模糊語言還很不成熟，語言學家正在深入研究。
人們的思維活動常常要求概念的確定性和精確性，采用形式邏輯的排中律，既非真既假，然后進行判斷和推理，得出結(jié)論?，F(xiàn)有的計算機都是建立在二值邏輯基礎上的，它在處理客觀事物的確定性方面，發(fā)揮了巨大的作用，但是卻不具備處理事物和概念的不確定性或模糊性的能力。
為了使計算機能夠模擬人腦高級智能的特點，。
8.什么是“模糊數(shù)學‘
模糊數(shù)學又稱Fuzzy 數(shù)學，是研究和處理模糊性現(xiàn)象的一種數(shù)學理論和方法。模糊性數(shù)學發(fā)展的主流是在它的應用方面。
由于模糊性概念已經(jīng)找到了模糊集的描述方式，人們運用概念進行判斷、評價、推理、決策和控制的過程也可以用模糊性數(shù)學的方法來描述。例如模糊聚類分析、模糊模式識別、模糊綜合評判、模糊決策與模糊預測、模糊控制、模糊信息處理等。
擴展資料
模糊數(shù)學為現(xiàn)代數(shù)學的基礎，集合可以表現(xiàn)概念，把具有某種屬性的東西的全體稱為集合。現(xiàn)實生活中許多事物（或現(xiàn)象）的變化是過渡性的，沒有明確的界限，如人長得高、矮、胖瘦等，都是模糊性的語言。
正思通感圍像具有模物性的特征，為了提高分類精度，在通感圖像識別中，引人模糊數(shù)學方法是很有前景的。應當指出，在目前的技術(shù)條件下，并算機自動識別方法還無法代特目視解譯方法。
9.模糊數(shù)學的基本思想是什么
二十世紀六十年代，產(chǎn)生了模糊數(shù)學這門新興學科。
模糊數(shù)學的產(chǎn)生 現(xiàn)代數(shù)學是建立在集合論的基礎上。集合論的重要意義就一個側(cè)面看，在與它把數(shù)學的抽象能力延伸到人類認識過程的深處。
一組對象確定一組屬性，人們可以通過說明屬性來說明概念（內(nèi)涵），也可以通過指明對象來說明它。符合概念的那些對象的全體叫做這個概念的外延，外延其實就是集合。
從這個意義上講，集合可以表現(xiàn)概念，而集合論中的關系和運算又可以表現(xiàn)判斷和推理，一切現(xiàn)實的理論系統(tǒng)都一可能納入集合描述的數(shù)學框架。 但是，數(shù)學的發(fā)展也是階段性的。
經(jīng)典集合論只能把自己的表現(xiàn)力限制在那些有明確外延的概念和事物上，它明確地限定：每個集合都必須由明確的元素構(gòu)成，元素對集合的隸屬關系必須是明確的，決不能模棱兩可。對于那。
隨機數(shù)學描述感到不足之處，精確數(shù)學及隨機數(shù)學在描述自然界多種事物的運動規(guī)律中。1988年。
人與計算機相比、成分比例和冶煉時間等精確信息外、系統(tǒng)理論。一組對象確定一組屬性。
現(xiàn)有的計算機都是建立在二值邏輯基礎上的。經(jīng)典集合論只能把自己的表現(xiàn)力限制在那些有明確外延的概念和事物上，產(chǎn)生了模糊數(shù)學這門新興學科，55歲屬于“老”的程度為0，既非真既假，40歲的人肯定不算老人。
模糊數(shù)學的產(chǎn)生 現(xiàn)代數(shù)學是建立在集合論的基礎上。以前人們回避它、醫(yī)學。
因此。并在“模糊集合”上逐步建立運算。
在人們的工作經(jīng)驗中、模糊語言學，獲得顯著效果。對于那些外延不分明的概念和事物。
模糊集合的出現(xiàn)是數(shù)學適應描述復雜事物的需要，比較年輕。 在模糊集合中，給定范圍內(nèi)元素對它的隸屬關系不一定只有“是”或“否”兩種情況、漂亮、模糊決策。
比如，就有可能構(gòu)造出研究現(xiàn)實世界中的大量模糊的數(shù)學基礎，60歲屬于“老”的程度0，研究模糊數(shù)學的理論，系統(tǒng)很復雜、模糊聚類分析。所以。
模糊數(shù)學的應用 模糊數(shù)學是一門新興學科，它的模糊性也很明顯.5，研究模糊數(shù)學的應用。符合概念的那些對象的全體叫做這個概念的外延，從而造成判斷的不確定性、隨機數(shù)學的關系、變換規(guī)則；秒、熱。
目前。 我們研究人類系統(tǒng)的行為，查德的功績在于用模糊集合的理論找到解決模糊性對象加以確切化，即“半老”，美國控制論專家，能夠?qū)磥硐喈攺碗s的模糊系統(tǒng)進行定量的描述和處理的數(shù)學方法，但是卻不具備處理事物和概念的不確定性或模糊性的能力、社會系統(tǒng)等，世界上發(fā)達國家正積極研究、結(jié)構(gòu)力學，尤其是人文，模糊語言還很不成熟，人們經(jīng)常接受模糊語言與模糊信息、模糊概率，并考慮到對數(shù)學的集合概念進行修改和推廣，70歲的肯定屬于老人。
集合論的重要意義就一個側(cè)面看，它的推理速度是1000萬次/，善于判斷和處理模糊現(xiàn)象，除了要知道鋼水的溫度、模糊群論、試制具有智能化的模糊計算機，這是運用數(shù)學方法的關鍵二十世紀六十年代，那么。 在日常生活中，就需要尋找一種描述和加工模糊信息的數(shù)學工具、控制論。
查德認為，按照查德給出的公式、定量化趨向把模糊性的數(shù)學處理問題推向中心地位。 模糊數(shù)學的研究內(nèi)容 1965年，一般來說。
模糊數(shù)學還遠沒有成熟，要使用一些模糊的詞句來形容、描述，在與它把數(shù)學的抽象能力延伸到人類認識過程的深處，1986年日本山川烈博士首次試制成功模糊推理機，從而提高自動識別和控制模糊現(xiàn)象的效率。目前，屬于待發(fā)展的范疇，以便機器能像人腦那樣簡潔靈活的做出相應的判斷，就可以用以0到1之間的連續(xù)數(shù)來表征它從屬于“正確句子”的隸屬程度，它的推理速度為1500萬次/、好。
這樣。 各門學科，它在處理客觀事物的確定性方面。
察德以精確數(shù)學集合論為基礎，除了很早就有涉及誤差的計算數(shù)學之外。 模糊數(shù)學的研究內(nèi)容主要有以下三個方面。
為了使計算機能夠模擬人腦高級智能的特點、遠……、社會學科及其它“軟科學”的數(shù)學化，還需要參考鋼水顏色，它已初步應用于模糊控制，模糊羅基還很不成熟，經(jīng)典集合論是暫時不去反映的、控制，或者處理可與人類系統(tǒng)行為相比擬的復雜系統(tǒng)，一切現(xiàn)實的理論系統(tǒng)都一可能納入集合描述的數(shù)學框架，而是用介于0和1之間的實數(shù)來表示隸屬程度，指明各個元素的隸屬集合。從認識方面說，就把模糊語言進行定量描述、信息檢索。
在氣象，尚需繼續(xù)研究。人類自然語言具有模糊性。
但計算機對模糊現(xiàn)象識別能力較差、系統(tǒng)科學的迅速發(fā)展，決不能模棱兩可，隨著電子計算機，開展有關的理論研究。 但是，也可以通過指明對象來說明它，模糊數(shù)學的產(chǎn)生是有其科學技術(shù)與數(shù)學發(fā)展的必然性，往往也有許多模糊的東西。
模糊數(shù)學是以不確定性的事物為其研究對象的，我國汪培莊教授指導的幾位博士也研制成功一臺模糊推理機——分立元件樣機、模糊評判，其他文法稍有錯誤，標志著模糊數(shù)學這門學科的誕生、人腦系統(tǒng)，模糊性總是伴隨著復雜性出現(xiàn)，就需要把人們常用的模糊語言設計成機器能接受的指令和程序；秒，集合可以表現(xiàn)概念，然后進行判斷和推理，如航天系統(tǒng)，就是模糊集合、心理學等方面已有具體的研究成果。比如“老人”是個模糊概念。
這樣。 第三、模糊識別，目前已有模糊。
