
【计】 fuzzy mathematics
模糊数学(Fuzzy Mathematics)的汉英词典释义与学术解析
模糊数学(Fuzzy Mathematics)是研究处理模糊性现象的数学分支,其核心是通过隶属函数(Membership Function)描述事物属于某一范畴的程度(0到1之间的连续值),而非传统二值逻辑的“非此即彼”(是/否)。例如,“高个子”的判定并非绝对,而是通过身高隶属度(如身高180cm的隶属度为0.8)量化模糊概念。
模糊集合(Fuzzy Sets)
由扎德(L.A. Zadeh)于1965年提出,允许元素以部分隶属(Partial Membership)形式存在。若 ( A ) 为模糊集合,其隶属函数 (mu_A(x)) 表示元素 ( x ) 属于 ( A ) 的程度:
$$ mu_A(x) in $$
例如,温度“温暖”的模糊集合中,25℃的隶属度可能为0.9,而15℃为0.4。
模糊逻辑(Fuzzy Logic)
扩展布尔逻辑,通过模糊算子(如AND、OR)处理不确定性推理,广泛应用于控制系统(如空调温度调节、地铁制动系统)。
中国学者汪培庄提出因素空间理论(Factor Spaces),深化了模糊数学在知识表示中的应用。国际期刊《Fuzzy Sets and Systems》及中国《模糊系统与数学》持续推动学科前沿研究。
权威参考资料:
模糊数学是一种处理模糊性或不确定性现象的数学理论,由美国控制论专家L.A.扎德于1965年首次提出。其核心思想是通过模糊集合和隶属度来描述事物属性的中间过渡状态,例如“高”“热”等非精确概念。
模糊集合
与经典数学的“非此即彼”不同,模糊集合允许元素以0到1之间的隶属度表示归属程度。例如,25岁的人可能以0.5的隶属度属于“青年”集合(计算公式如:$text{隶属度}=1/(1+(text{年龄}-15)/10)$)。
隶属函数
用于量化模糊概念的数学工具。例如,温度“温暖”可通过隶属函数定义为18°C时隶属度0.7,25°C时0.3。
经典数学强调精确性(如“年龄≥18岁即为成年”),而模糊数学允许渐进式归属(如“接近成年的程度”),更贴合现实中的复杂场景。
模糊数学突破了传统数学的局限性,使生物学、心理学、社会科学等领域的问题得以定量化分析,推动了跨学科的融合。
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