
【计】 fuzziness; fuzzy degree
在汉英词典视角下,“模糊度”是一个多领域术语,其核心含义及对应英文表达需结合具体语境理解。以下是基于语言学、数学及技术领域的权威解释:
模糊度(Ambiguity)
指语言或概念存在多种可能解释的状态。例如:
“He saw the man with the telescope” 可理解为“他用望远镜看见那人”或“他看见拿望远镜的人”。
此类歧义常见于自然语言处理领域,需依赖上下文消解(Stanford Linguistics Department, 2023)。
数学与逻辑学中的模糊性(Fuzziness)
描述界限不清晰的集合特征。如“高个子”的判定标准具有连续过渡性,需用模糊逻辑(Fuzzy Logic)量化隶属度(Zadeh, L.A., 1965, Fuzzy Sets)。
技术领域的模糊度(Blur)
在图像处理中,指图像细节的清晰度损失,可通过模糊半径(Blur Radius)测量。例如高斯模糊(Gaussian Blur)算法(OpenCV Documentation)。
“模糊度”不宜与“含糊”(Vagueness)混淆:
(Cambridge Dictionary of Philosophy, 2nd ed.)
权威参考来源:
“模糊度”是一个多学科交叉概念,核心含义指事物或概念在界定、呈现或处理过程中的不明确程度。以下是不同领域中的具体解释:
在企业管理中,模糊度指问题解决过程中面临的不确定性或复杂性层级。职级越高,需要处理的模糊度越高。例如:
作为模糊数学的基本概念,模糊度用于度量模糊集合的“不明确性”程度。其数学定义涉及从有限论域到非负实数的映射,常用于聚类分析、模式识别等领域。
在图像质量评价中,模糊度与清晰度成反比,用于量化图像边缘或细节的模糊程度。例如:
体层摄影中,模糊度指选定层面外的物体影像变形程度,称为“背景模糊度”。背景模糊度越大,主体图像越清晰。
无论何种场景,模糊度均用于衡量对象或概念的“边界不清晰性”。其具体定义需结合领域语境,可能是数学度量、技术指标或管理能力标准。如需深入某一方向,可进一步查阅对应来源。
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