degree of membership是什麼意思，degree of membership的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

隸屬程度

The degree of membership is decided by experts.

并根據專家意見确定隸屬度。

The degree of membership among different images is lastly applied to evaluate the effect.

最後通過計算掌紋圖像間的隸屬度評價掌紋線的提取效果。

Various conditions and hedges are main factors that influence ****** out degree of membership.

不同的條件和限制詞都影響着隸屬度的制定。

First, this paper provides the way of constructing the relative degree of membership matrix of targeting index.

首先文中給出對象指标相對隸屬度矩陣和标準指标值相對隸屬度矩陣的建立方法；

The fuzzy degree of membership Multi objective model which is used for solving the qualitative objective is established.

提出并運用模糊優屬度的概念對常規的多目标優化模型進行了改造，建立了模糊優屬度多目标優化模型。

"Degree of membership"（隸屬度）是模糊邏輯與模糊集合論中的核心概念，用于量化一個元素對特定模糊集合的歸屬程度。其取值範圍通常在[0,1]之間，其中0表示完全不屬于，1表示完全屬于，中間值則代表不同程度的歸屬。

數學表達
在模糊集合理論中，隸屬度由隸屬函數（Membership Function）定義。若元素(x)屬于模糊集合(A)，其隸屬度表示為：

$$mu_A(x) in $$

例如，在描述“高溫”這一模糊概念時，溫度25℃可能對應隸屬度0.3，而35℃可能對應0.9。
與經典集合的區别
經典集合中元素與集合的關系是二元的（非0即1），而隸屬度允許漸進性描述。例如，在“年輕人”的模糊集合中，30歲可能隸屬度為0.7，40歲為0.3，更貼近人類認知。
實際應用領域
- 控制系統：模糊邏輯控制器（如空調溫度調節）利用隸屬度實現平滑決策。
- 人工智能：用于自然語言處理中的語義模糊性建模，例如情感分析中的“部分積極”狀态。
- 模式識别：在圖像處理中，通過隸屬度區分邊緣的“強弱”程度。

隸屬度理論由Lotfi A. Zadeh于1965年在論文《Fuzzy Sets》中首次提出（Information and Control期刊）。該理論後續被IEEE Transactions on Fuzzy Systems等權威期刊持續發展，應用于工程優化、數據分類等領域。

“Degree of membership”是模糊數學（Fuzzy Mathematics）中的核心概念，表示元素對某個模糊集合的歸屬程度，其含義和用法如下：

Membership（隸屬關系）
指元素與集合之間的歸屬關系。在傳統集合論中，元素要麼屬于集合（值為1），要麼不屬于（值為0）。但在模糊集合中，這種關系變得連續。
Degree（程度）
表示隸屬關系的量化值，範圍在[0,1]之間。例如，溫度“溫暖”的隸屬度可能是0.7，說明屬于“溫暖”的程度較高。

Degree of membership（隸屬度）
用于描述元素屬于某個模糊集合的強度，通過隸屬函數（Membership Function）計算得出。例如，在提到的多目标跟蹤場景中，模糊信息用隸屬度函數描述航迹的不确定性。

數學表達式為：
$$
mu_A(x): X to
$$
其中，$mu_A(x)$表示元素$x$對模糊集合$A$的隸屬度。

假設用模糊集合描述“高溫”天氣：

這種連續賦值更符合人類對“高溫”的漸進認知。

如果需要更深入的數學定義或應用案例，可參考模糊理論教材或學術文獻。