
n. 模糊性;模糊度
在学术及技术领域中,“fuzzyness”(正确拼写应为“fuzziness”)指代事物属性或分类的模糊性,即无法用传统二元逻辑(非此即彼)清晰界定界限的状态。该概念源自1965年加州大学伯克利分校Lotfi A. Zadeh教授提出的模糊集合理论,现广泛应用于人工智能、控制工程、语言学等领域。
数学与计算机科学
模糊性描述集合元素隶属度的连续性,例如“高温”的隶属函数可表示为:
$$ mu_{高温}(x) = frac{1}{1 + e^{-k(x - T)}} $$
其中$T$为温度阈值,$k$为斜率调节参数。这种建模方式被应用于空调控制系统。
认知语言学
人类语言中约70%的词汇具有模糊性边界(如“青年”与“中年”),剑桥大学语言学研究指出这种特性增强了自然语言表达的灵活性。
图像处理
数字图像中的模糊程度通过点扩散函数量化,国际光学工程学会将模糊性作为图像复原算法的核心评估指标。
"Fuzzyness"(或更标准的拼写为fuzziness)是一个名词,主要表示模糊性、不清晰性的特性。以下是详细解释:
语言学
语言中的模糊性(semantic fuzziness)是常见现象,例如“高”“矮”等词汇的界定存在主观性。
例句:The fuzziness of language is one of its important features.(语言的模糊性是其重要特征之一。)
技术与设计
在洗衣机等家电中,“FUZZY”模式表示智能模糊控制,能根据衣物材质、重量等自动调节程序。
感官描述
可形容视觉或触觉的模糊感,如照片失焦(fuzzy pictures)或毛茸茸的触感(fuzzy blanket)。
如需更多例句或专业领域用法,可参考词典来源(如、2)。
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